Optimization Toolbox

 

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선형, 2차, 원추, 정수, 비선형 최적화 문제 풀기

최적화 문제 정의

설계 문제 또는 의사결정 문제를 최적화 문제로 모델링할 수 있습니다. 설계 파라미터와 의사결정을 최적화 변수로 설정할 수 있습니다. 변수를 사용하여 최적화할 목적 함수를 정의하고 제약 조건을 사용하여 가능한 변수 값을 제한할 수 있습니다.

최적화 문제 풀기

최적화 문제에 솔버를 적용하여 최적해를 구할 수 있습니다. 최적해란 제약 조건이 있을 경우 이를 만족하고, 목적 함수가 있을 경우 목적 함수의 최적 값을 산출하는 최적화 변수 값의 집합을 가리킵니다.

비선형 계획법

비선형 목적 함수를 갖거나 비선형 제약 조건이 적용되는 최적화 문제를 풀 수 있습니다.

선형 및 혼합 정수 선형 계획법

연속 변수 및/또는 정수 변수를 사용하여 선형 제약 조건이 적용된 선형 목적이 있는 최적화 문제를 풀 수 있습니다.

2차 및 원추 계획법

2차 목적 함수 및 선형 제약 조건이 적용된 최적화 문제 또는 2차 원뿔 제약 조건이 적용된 문제를 풀 수 있습니다.

최소제곱

범위, 선형, 비선형 제약 조건이 적용되는 선형 및 비선형 최소제곱 문제를 풀 수 있습니다.

비선형 연립방정식

범위, 선형, 비선형 제약 조건이 적용되는 비선형 방정식 시스템을 풀 수 있습니다.

다중 목적 함수 최적화

일련의 제약 조건이 적용된 여러 목적 함수가 있는 최적화 문제를 풀 수 있습니다.

배포

최적화 기반 의사결정 지원 및 설계 툴을 개발하고 엔터프라이즈 시스템과 통합하며 최적화 알고리즘을 임베디드 시스템에 배포할 수 있습니다.

“MATLAB의 강력한 수치적 알고리즘, 광범위한 시각화 및 분석 도구, 안정적인 최적화 루틴, 객체 지향 프로그래밍 지원, 프로덕션 Java 애플리케이션으로 클라우드에서 실행 가능하다는 점에 힘입어 자사의 연구개발과 배포를 가속화할 수 있었습니다.”

Borislav Savkovic, BuildingIQ

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