Optimization Toolbox 5.0
제품 설명
- 개요 및 주요 특징
- 최적화 문제 정의, 해결, 평가
- 선형 계획법
- 이차 계획법
- 비선형 계획법
- 비선형 최소제곱법, 데이터 Fitting, 비선형 방정식
- 다목적 최적화
- 병렬 컴퓨팅을 사용하여 최적화 문제 해결
다목적 최적화
다목적 최적화는 제약 세트 대상인 다목적 함수의 최소화와 연관됩니다. Optimization Toolbox에는 다목적 최적화 문제의 두 개 공식의 해를 찾기 위해 다음 함수가 제공됩니다: goal attainment 및 minimax.
goal attainment 문제는 목표 벡터에 주어진 목표값을 얻기 위해 선형 또는 비선형 벡터 함수 값을 낮추는 것과 연관됩니다. 목표의 상대적 중요성은 웨이트 벡터를 사용하여 명시됩니다. 목표 도달 문제는 선형 및 비선형 제약을 받을 수 있습니다.
minimax 문제는 선형 및 비선형 제약을 받을 수 있는 다변 함수 세트의 worst-case 값을 최소화하는 것과 연관됩니다.
Optimization Toolbox는 두 유형의 다목적 문제를 모두 표준 제약 최적화 문제로 변환한 후 순차적 이차 계획법을 사용하여 문제를 해결합니다.
Global Optimization Toolbox는 다목적 Pareto front를 계산하기 위한 유전 알고리즘 solver를 제공합니다.

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