2차 계획법과 원뿔 계획법
2차 목적 함수와 선형 제약 조건 또는 원뿔 제약 조건을 갖는 문제 풀기
최적화 문제를 풀기 시작하기 전에 먼저 문제 기반 접근법과 솔버 기반 접근법 중 적절한 접근법을 선택해야 합니다. 자세한 내용은 먼저 문제 기반 접근법 또는 솔버 기반 접근법 중 선택하기 항목을 참조하십시오.
문제 기반 접근법에서는 문제 변수를 생성한 후 기호화된 변수로 목적 함수와 제약 조건을 나타냅니다. 문제 기반으로 수행할 절차를 보려면 문제 기반 최적화 워크플로 항목을 참조하십시오. 결과로 생성된 문제를 풀려면 solve
를 사용하십시오.
솔버 기반으로 수행할 절차를 보려면 솔버 기반 최적화 문제 설정 항목을 참조하십시오. 목적 함수와 제약 조건을 정의하고 적합한 솔버를 선택하는 등의 작업이 설명되어 있습니다. 결과로 생성된 문제를 풀려면 quadprog
또는 coneprog
를 사용하십시오.
함수
라이브 편집기 작업
최적화 | 라이브 편집기에서 방정식을 최적화하거나 풉니다. (R2020b 이후) |
객체
SecondOrderConeConstraint | 2차 원뿔 제약 조건 객체 (R2020b 이후) |
도움말 항목
문제 기반 2차 계획법
- 범위 제약 조건이 있는 2차 계획법: 문제 기반
범위 제약 조건이 있는 문제 기반 2차 계획법 문제를 서로 다른 알고리즘으로 푸는 방법을 보여줍니다. - Large Sparse Quadratic Program, Problem-Based
Shows how to solve a large sparse quadratic program using the problem-based approach. - Bound-Constrained Quadratic Programming, Problem-Based
Example showing large-scale problem-based quadratic programming. - 포트폴리오 최적화를 위한 2차 계획법, 문제 기반
기본 포트폴리오 모델에서 문제 기반 2차 계획법을 보여주는 예제입니다. - Diversify Portfolios Using Optimization Toolbox
This example shows three techniques of asset diversification in a portfolio using optimization functions.
솔버 기반 2차 계획법
- 범위 제약 조건을 사용한 2차 최소화
범위 제약 조건과 다양한 옵션이 있는 2차 계획법의 예제입니다. - Quadratic Programming with Many Linear Constraints
This example shows the benefit of the active-set algorithm on problems with many linear constraints. - Warm Start quadprog
Shows that warm start can be effective in a large quadratic program. - Warm Start Best Practices
Describes how best to use warm start for speeding repeated solutions. - Quadratic Minimization with Dense, Structured Hessian
Example showing how to save memory in a structured quadratic program. - Large Sparse Quadratic Program with Interior Point Algorithm
Example showing how to save memory in a quadratic program by using a sparse quadratic matrix. - Bound-Constrained Quadratic Programming, Solver-Based
Example showing solver-based large-scale quadratic programming. - 포트폴리오 최적화 문제를 위한 2차 계획법, 솔버 기반
기본적인 포트폴리오 모델에서 솔버 기반 2차 계획법을 보여주는 예제입니다.
문제 기반 2차 원뿔 계획법
- Minimize Energy of Piecewise Linear Mass-Spring System Using Cone Programming, Problem-Based
Presents a problem-based example of cone programming. - Discretized Optimal Trajectory, Problem-Based
This example shows how to solve a discretized optimal trajectory problem using the problem-based approach. - Compare Speeds of coneprog Algorithms
This section gives timing information for a sequence of cone programming problems using variousLinearSolver
option settings. - Write Constraints for Problem-Based Cone Programming
Requirements forsolve
to useconeprog
for problem solution.
솔버 기반 2차 원뿔 계획법
- Minimize Energy of Piecewise Linear Mass-Spring System Using Cone Programming, Solver-Based
Solve a mechanical mass-spring problem using cone programming. - Convert Quadratic Constraints to Second-Order Cone Constraints
Convert quadratic constraints intoconeprog
form. - Convert Quadratic Programming Problem to Second-Order Cone Program
Convert a quadratic programming problem to a second-order cone problem.
코드 생성
- quadprog에 대한 코드 생성을 위한 배경 정보
2차 최적화에 대한 C 코드를 생성하기 위한 선행 조건입니다. - quadprog에 대한 코드 생성하기
quadprog
최적화 솔버에 대한 코드 생성의 기본 사항을 알아봅니다. - Warm Start Best Practices
Describes how best to use warm start for speeding repeated solutions. - Optimization Code Generation for Real-Time Applications
Explore techniques for handling real-time requirements in generated code.
문제 기반 알고리즘
- 문제 기반 최적화 알고리즘
최적화 함수 및 객체가 최적화 문제를 푸는 방법을 알아봅니다. - Write Constraints for Problem-Based Cone Programming
Requirements forsolve
to useconeprog
for problem solution. - Supported Operations for Optimization Variables and Expressions
Explore the supported mathematical and indexing operations for optimization variables and expressions.
알고리즘과 옵션
- 2차 계획법 알고리즘
선형 제약 조건과 범위 제약 조건만 적용하여 n차원에서 2차 목적 함수를 최소화합니다. - Second-Order Cone Programming Algorithm
Description of the underlying algorithm. - 최적화 옵션 참조
최적화 옵션을 살펴봅니다.