최적화

라이브 편집기에서 방정식을 최적화하거나 풉니다.

R2020b 이후

설명

최적화 작업에서는 다음 두 가지 방법 중에서 선택하여 대화형 방식으로 문제를 최적화하거나 비선형 연립방정식을 풀 수 있습니다.

• 문제 기반(권장) — 목적 함수와 제약 조건 또는 방정식을 나타내는 기호 최적화 변수와 표현식을 만듭니다.

• 솔버 기반 — 표준 MATLAB^® 코드를 사용하여 목적 함수와 제약 조건 또는 방정식을 나타냅니다.

이 작업은 라이브 스크립트를 위한 MATLAB 코드를 자동으로 생성합니다.

이 작업의 문제 기반 버전을 사용하면 다음을 수행할 수 있습니다.

• 범위와 초기값을 포함하여 최적화 변수 배열을 지정합니다.

• 최소화, 최대화, 실현가능성, 방정식 풀이 등 문제 유형을 지정합니다.

• 표현식을 작성하거나 함수를 검색하여 목적 함수와 제약 조건 함수를 지정합니다.

• 선택적으로, 솔버를 선택하고 디폴트가 아닌 옵션을 지정합니다.

• 최적화를 실행합니다.

이 작업의 솔버 기반 버전을 사용하면 다음을 수행할 수 있습니다.

• 문제의 특성을 기반으로 하여 솔버를 선택합니다. Global Optimization Toolbox를 사용하는 경우, 이 툴박스의 솔버도 사용하도록 선택할 수 있습니다.

• 함수를 작성하거나 함수를 검색하여 목적 함수와 제약 조건 함수를 지정합니다.

• 솔버 옵션을 지정합니다.

• 최적화를 실행합니다.

최적화를 사용하려면 솔버 기반 최적화 라이브 편집기 작업 시작하기 항목과 문제 기반 최적화 라이브 편집기 작업 시작하기 항목을 참조하십시오. 최적화 사용 방법에 대한 제안 사항은 Use Solver-Based Optimize Live Editor Task Effectively 또는 문제 기반 최적화 라이브 편집기 작업을 효과적으로 사용하기 항목을 참조하십시오. 현재는 최적화를 fseminf, GlobalSearch 또는 MultiStart 솔버와 함께 사용할 수 없습니다.

라이브 편집기 작업에 대한 일반적인 내용은 라이브 스크립트에 대화형 방식 작업 추가하기 항목을 참조하십시오.

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작업 열기

MATLAB 편집기의 라이브 스크립트에 최적화 작업을 추가하려면 라이브 편집기의 삽입 탭에서 작업 > 최적화를 선택하십시오.

또는 스크립트의 코드 블록에 관련 키워드를 입력합니다(예: optim 또는 fmincon). 제안된 명령 완성에서 Optimize를 선택합니다.

작업을 삽입한 후 문제 기반(권장) 또는 솔버 기반을 선택합니다.

예제

• 솔버 기반 최적화 라이브 편집기 작업 시작하기
• 문제 기반 최적화 라이브 편집기 작업 시작하기
• 최적화 라이브 편집기 작업 또는 솔버를 사용한, 제약 조건이 있는 비선형 문제
• 문제 기반 Optimize 라이브 편집기 작업을 사용한 실현가능성
• fmincon 솔버로 최적화 라이브 편집기 작업 사용
• Optimize Live Editor Task with lsqlin Solver
• Optimize Using the GPS Algorithm (Global Optimization Toolbox)
• Minimize Function with Many Local Minima (Global Optimization Toolbox)
• Pareto Front for Two Objectives (Global Optimization Toolbox)
• 문제 기반 최적화 라이브 편집기 작업을 효과적으로 사용하기
• Use Solver-Based Optimize Live Editor Task Effectively
• 솔버 기반 최적화 문제 설정
• How to Use the Solver-Based Optimize Live Editor Task
• How to Use the Problem-Based Optimize Live Editor Task

파라미터

문제 기반 변수의 이름은 동적입니다. 사용자는 일반적인 명명 제한 사항이 적용된 이름을 원하는 대로 선택할 수 있습니다(변수 이름 참조).

문제 기반

목표 — 문제 유형

Minimize (디폴트 값) | Maximize | Feasibility | Solve equations

문제 유형으로, 적절한 레이블이 있는 버튼을 클릭하여 지정됩니다.

목적 함수 — 목적 함수

최적화 표현식 | 로컬 함수 | 함수 파일

목적 함수로, 최적화 표현식, 로컬 함수 또는 함수 파일로 지정됩니다. Goal이 Minimize 또는 Maximize인 경우에 적용됩니다.

제약 조건 — 해에 대한 제약 조건

최적화 표현식 | 로컬 함수 | 함수 파일

해에 대한 제약 조건으로, 최적화 표현식, 로컬 함수 또는 함수 파일로 지정됩니다. + 버튼을 클릭하여 문제에 제약 조건을 추가합니다.

방정식 — 문제 방정식

최적화 표현식 | 로컬 함수 | 함수 파일

문제 방정식으로, 최적화 표현식, 로컬 함수 또는 함수 파일로 지정됩니다. Goal이 Solve equations인 경우에 적용됩니다. + 버튼을 클릭하여 문제에 방정식을 추가합니다.

작업 모드 선택 — 작업의 상태

Define problem | Solve problem

작업의 상태로, Define problem 또는 Solve problem으로 지정됩니다. 자세한 내용은 문제 기반 최적화 라이브 편집기 작업을 효과적으로 사용하기 항목을 참조하십시오.

솔버 기반

목적 함수 — 목적 함수 유형

Linear | Quadratic | Least squares | Nonlinear | Nonsmooth

목적 함수 유형으로, 적절한 레이블이 있는 버튼을 클릭하여 지정됩니다. 선택한 목적 함수에 따라 사용 가능한 솔버와 문제에 권장되는 솔버가 결정됩니다(Solver 참조).

제약 조건 — 제약 조건 유형

Unconstrained | Lower bounds | Upper bounds | Linear inequality | Linear equality | Second-order cone | Nonlinear | Integer

제약 조건 유형으로, 적절한 레이블이 있는 버튼을 클릭하여 지정됩니다. 둘 이상의 제약 조건 유형을 지정할 수 있습니다. 선택한 제약 조건에 따라 사용 가능한 솔버와 문제에 권장되는 솔버가 결정됩니다(Solver 참조).

솔버 — 최적화 솔버

솔버 이름

MATLAB이 문제를 풀기 위해 사용하는 최적화 솔버로, 사용 가능한 솔버 목록에서 솔버를 선택하여 지정됩니다. 사용 가능한 솔버 및 권장되는 솔버는 라이선스 및 선택한 Objective와 Constraints에 따라 달라집니다.

제한 사항

• 현재, 최적화는 다중 목적 함수 최적화에 대해 다음과 같은 제한 사항을 가집니다.

  • 여러 출력값을 갖는 단일 함수를 사용하여 목적 함수를 지정해야 합니다. 즉, 사용자가 지정한 목적 함수는 한 요소가 각 목적 함수인 값 벡터를 출력해야 합니다.

  • 모든 목적 함수는 동일한 의미를 가져야 합니다. 즉, 솔버 기반 작업은 최소화를 목적으로 하고, 문제 기반 작업은 최소화 또는 최대화를 목적으로 해야 합니다.

팁

• 추가 입력값이 있는 함수의 경우, 솔버 기반과 문제 기반의 최적화 작업은 약간 다른 요구 사항을 가집니다.

  • 솔버 기반: 최적화 변수를 선택하고 고정 데이터 입력값을 포함하는 작업 공간 변수를 지정합니다. 예제는 다음 3개의 함수 입력값을 포함하는 Place Optimization Variables in One Vector and Data in Other Variables 항목을 참조하십시오.

    

    최적화는 모든 함수 입력값을 지정한 후에만 코드를 생성합니다.

  • 문제 기반: 각 함수 입력값에 대해 최적화 변수 이름이나 작업 공간 변수 이름을 지정합니다. 함수 시그니처의 입력 인수 이름이 기존 최적화 변수 또는 작업 공간 변수 이름과 일치하면 최적화가 자동으로 해당 이름을 선택합니다.

    

    최적화는 모든 함수 입력값을 지정한 후에만 코드를 생성합니다.

• 최적화는 varargin 입력값을 포함하는 함수 또는 오류를 포함하는 함수를 구문 분석할 수 없습니다.

• 파일에서 함수를 선택하는 경우 최적화는 파일 위치를 MATLAB 경로에 추가합니다.

• 최적화에 구문 분석 오류가 있거나 여러 로컬 함수의 이름이 동일한 경우, 사용 가능한 로컬 함수 목록이 비어 있게 됩니다.

버전 내역

R2020b에 개발됨

R2022a: 문제 기반 최적화를 위한 최적화

최적화 라이브 편집기 작업이 이제 문제 기반 최적화 워크플로를 지원합니다. 최적화는 또한 Global Optimization Toolbox 단일 목적 솔버 및 다중 목적 솔버를 위한 문제 기반 접근법도 지원합니다. 문제 기반 최적화를 사용하여 다음을 수행할 수 있습니다.

• 최적화 변수, 최적화 표현식, 최적화 문제 만들기

• 내장 함수 템플릿을 사용하여 선형 목적 함수나 비선형 목적 함수, 제약 조건 또는 방정식 만들기

• 선택적으로 솔버와 옵션 지정하기

• 작업에서 직접 솔버 실행하기

• 결과로 생성된 MATLAB 코드 내보내기

작업을 실행하려면 라이브 편집기 창을 만든 다음 작업 > 최적화 또는 삽입 > 작업 > 최적화를 선택합니다. 그런 다음 문제 기반 접근법을 선택합니다.

예제는 문제 기반 최적화 라이브 편집기 작업 시작하기 항목을 참조하십시오. 팁에 대해서는 문제 기반 최적화 라이브 편집기 작업을 효과적으로 사용하기 항목을 참조하십시오.

참고 항목

함수

• fmincon | intlinprog | surrogateopt (Global Optimization Toolbox) | patternsearch (Global Optimization Toolbox)