선형, 이차, 정수 및 비선형 최적화 문제를 해결합니다.

Optimization Toolbox™는 제약 조건을 충족하면서 목적 함수를최소화 또는 최대화하는 파라미터를 찾아 주는 함수를 제공합니다. Optimization Toolbox는 선형 계획법(LP), 혼합 정수 선형 계획법(MILP), 이차 계획법(QP), 비선형 계획법(NLP), 제약 선형 최소제곱법, 비선형 최소제곱법 및 비선형 방정식의 솔버로 구성되어 있습니다. 함수와 행렬을 사용하거나변수를 지정하여 수식으로최적화 문제를 정의할 수 있습니다.

Optimization Toolbox의 솔버를 사용하여 연속 문제와 이산 문제의 솔루션을 찾고, 트레이드오프 분석을 수행하고, 알고리즘과 응용프로그램에 최적화 방법을 적용할 수 있습니다. Optimization Toolbox를 사용하면 파라미터 추정, 성분 선택, 파라미터 튜닝을 비롯한 설계 최적화 작업을 수행할 수 있습니다. 포트폴리오 최적화, 리소스 할당, 생산 계획 및 스케줄링과 같은 분야에서 최적의 솔루션을 도출하는 용도로도 사용할 수 있습니다.


기능

최적화 문제 정의 및 해결

최상의 결과를 내는 설계 파라미터 또는 의사 결정 집합을 찾기.

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비선형 최적화

비선형 최적화 문제 풀기.

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선형 및 이차 계획법

대규모 선형 및 이차 최적화 문제 풀기.

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MILP(혼합 정수 선형 계획법)

혼합 정수 선형 최적화 문제 풀기.

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다목적 최적화

다목적 함수를 갖는 최적화 문제 풀기.

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비선형 최소제곱법, 데이터 Fitting, 비선형 방정식

선형/비선형 최소제곱법 문제, 데이터 fitting 문제 및 비선형 방정식 풀기.

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병렬 컴퓨팅

병렬 컴퓨팅을 사용하여 최적화 솔버 가속.

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제품 리소스

다음 리소스를 살펴보고 Optimization Toolbox 에 관해 자세히 알아보십시오

문서

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

함수

이용 가능한 Optimization Toolbox 함수 목록을 찾아보십시오.

시스템 요구사항

최신 Optimization Toolbox 릴리스에 대한 시스템 요구 사항을 보십시오.

기술 기고

Optimization Toolbox를 사용할 때의 기술적 이점을 보여주는 기사를 보십시오.

커뮤니티 및 지원

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