다중 최대값, 다중 최소값, nonsmooth 최적화 문제 해결

Global Optimization Toolbox는 여러 개의 최대값 또는 최소값을 갖는 문제에 대한 전역 해를 찾는 방법을 제공합니다. Global Search, multistart, Pattern Search, 유전 알고리즘 및 simulated annealing solver가 포함됩니다. 이 solver들을 사용하여 목적 또는 연속 함수가 연속적, 비연속적, 확률적이거나, 도함수가 없거나, 시뮬레이션 또는 일부 매개변수 설정에 미정의 값이 있는 black-box 함수인 경우의 최적 해를 구할 수 있습니다.

유전 알고리즘과 패턴 검색 solver는 알고리즘 사용자 정의를 지원합니다. 초기 모집단과 적합성 스케일링 옵션을 수정하거나 parent selection, crossover, 및 mutation 함수를 정의하여 사용자 정의 유전 알고리즘 변형을 만들 수 있습니다. polling, searching, 및 기타 함수를 정의하여 패턴 검색을 사용자 정의할 수 있습니다.


기능

최적화 문제 해결

솔버 선택 및 최적화 문제 정의, 최적화 옵션 설정 및 조사, 최적화 문제 실행 및 결과 시각화 등.

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Global Search 및 Multi Start Solver

증감 기반 방식으로 지역 및 전역 최소값을 반환하는 Global Search 및 Multi Start 솔버를 활용합니다.

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유전 알고리즘 Solver

진화의 원칙을 모방하여 유전자 조합을 모델로 한 규칙을 사용하여 개별 포인트 집단을 수정함으로써 최적화 문제를 해결합니다.

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다목적 유전 알고리즘 Solver

균일하게 분포된 비지배(nondominated) 최적 해의 집합인 Pareto front를 식별하여 다목적 최적화 문제를 해결합니다.

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Pattern Search Solver

3개의 직접 검색 알고리즘 사용: GPS(generalized pattern search), GSS(generating set search) 및 MADS(mesh adaptive search).

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Simulated Annealing Solver

풀림(annealing) 공정의 물리적 과정을 모방하는 확률적 검색 알고리즘을 사용하는 최적화문제를 해결합니다.

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병렬 컴퓨팅

병렬 컴퓨팅 기능을 사용하여 문제 해결 시간을 단축합니다.

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제품 리소스

다음 리소스를 살펴보고 Global Optimization Toolbox 에 관해 자세히 알아보십시오

문서

Global Optimization Toolbox에 대한 릴리스 정보와 코드 예제를 포함한 함수 및 기능에 대한 기술 문서를 살펴보십시오.

함수

이용 가능한 Global Optimization Toolbox 함수 목록을 찾아보십시오.

시스템 요구사항

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기술 기고

Global Optimization Toolbox를 사용할 때의 기술적 이점을 보여주는 기사를 보십시오.

커뮤니티 및 지원

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