matlab 최적화 예제

Posted by abitou on Αυγ 02, 2019

최적화 옵션 설정: 내부 지점 알고리즘을 사용하고 각 반복에서 결과 표시를 켜십시오: 최적화 도구 상자™ 사용하여 표준 및 대규모 최적화 문제를 해결합니다. 이 예제에서는 두 개의 비선형 최적화 솔버를 사용하는 방법과 옵션을 설정하는 방법을 보여 주며, 이 예제에서는 두 개의 비선형 최적화 솔버를 사용하는 방법을 보여 주며, 이 예제에서는 두 개의 비선형 최적화 솔버를 사용하는 방법을 보여 주며, 이 예제에서는 두 개의 비선형 최적화 이 예제에서 사용하는 비선형 솔버는 fminunc 및 fmincon입니다. 변수가 어셈블리 라인의 작업자 수를 나타내는 경우와 같이 변수가 정수 값을 수행하거나 예 또는 아니요 결정을 수행해야 하는 문제가 있을 수 있습니다. 이러한 유형의 문제를 혼합 정수 최적화 문제로 알려져 있으며 문제에 정수 제약 조건을 추가하여 해결할 수 있습니다. 프로그래밍 방식으로 또는 최적화 앱을 통해 최적화 문제를 설정할 수 있습니다. 목표 함수를 입력하고 구속조건을 지정하며 초기 조건을 제공합니다. 다양한 최적화 알고리즘을 사용할 수 있으므로 다양한 문제를 대상으로 지정할 수 있습니다. 모든 최적화 도구 상자 최적화 기능은 객관적인 기능을 최소화합니다. 함수 f를 최대화하려면 최적화 루틴을 적용하여 -f를 최소화합니다.

최대화에 대한 자세한 내용은 목표 극대화를 참조하세요. 최적화 도구 상자는 문제의 최대 또는 최소를 찾기위한 솔버 및 최적화 응용 프로그램을 제공합니다. 이를 통해 최적의 설계를 찾고, 금융 애플리케이션의 위험을 최소화하고, 의사 결정을 최적화하고, 모델에 맞게 데이터에 맞출 수 있습니다. 이 최적화 예제에서는 목표 함수라고 하는 이 방정식의 최소 값을 찾으려고 합니다. 목표 함수는 제품 생산 비용 또는 경주용 자동차가 트랙을 돌아다니는 데 걸리는 시간과 같이 최대화하거나 최소화할 값을 계산합니다. 비선형 구속조건이 있는 이 비선형 문제의 경우 문제의 파생 상품을 계산하는 함수를 솔버에 제공하여 효율성을 향상시킬 수 있습니다. 병렬 컴퓨팅 도구 상자™ 내장된 지원을 통해 최적화 문제를 가속화할 수도 있습니다. 다양한 유형의 목표 및 구속조건에 대해 다양한 솔버를 사용할 수 있습니다. 도구 상자의 설명서는 문제에 가장 적합한 솔버를 선택하는 데 도움이 됩니다. 최적화 옵션 설정: 비교를 위해 동일한 알고리즘을 계속 사용합니다.

MATLAB은 반복 테이블과 최적화 결과를 출력합니다. f(x, y, a, b,c)=(x-a)exp(-(x-a)2+(y-b)2))))(((x-a)2+2+(y-b)/c. 반복 테이블의 다른 열은 반복 표시에 설명되어 있습니다. 시작 점 상자에 [0]을 입력하여 fmincon이 최소 검색을 시작하는 초기 점을 지정합니다. 또한 비선형 구속조건에 대한 구문은 같음 및 부등품 제약 조건을 모두 반환합니다. 이 예제에는 부등식 제약 조건만 포함되므로 빈 배열 []을 같음 제약 조건 함수 ceq로 전달해야 합니다. 일반적으로 객관적인 함수를 MATLAB 파일로 정의합니다. 지금은이 함수는 익명 함수로 정의 할 만큼 간단합니다 : 함수의 최소를 찾는 문제를 고려하십시오 : 함수가 최소화되는 위치를 파악하기 위해 함수를 플롯하면 목표에서 그라데이션 정보를 사용할 수있는 옵션도 설정하고 제약 조건 함수를 참조하십시오. 참고: 이러한 옵션을 켜야 하거나 그라데이션 정보가 무시됩니다. 플롯은 타원 내의 목표 함수의 가장 낮은 값이 타원의 오른쪽 아래 부분 근처에서 발생한다는 것을 보여줍니다. 방금 플롯된 최소값으로 계산하려고 합니다. 솔루션에 대한 추측: 이번에는 더 적은 수의 반복이 있었고 다른 반복이 있었습니다.

MATLAB의 최적화: 이차 소개…

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