매트랩 최적화 예제

매트랩 최적화 예제
0 August 2, 2019

이 섹션에서는 다른 유형의 최적화 문제를 살펴보겠습니다. 여기서는 일종의 제약 조건에 따라 함수의 가장 큰 값 또는 가장 작은 값을 찾습니다. 제약 조건은 솔루션이 무엇이든 간에 절대적으로 긍정적으로 사실이어야하는 일부 조건 (일반적으로 일부 방정식으로 설명 할 수 있음)이 될 것입니다. 경우에 따라 제약 조건은 방정식으로 쉽게 설명되지 않지만 이러한 문제에서는 볼 수 있듯이 처리하기가 쉬울 것입니다. 데스크탑 Microsoft Excel용 향상된 솔버의 무료 평가판을 다운로드하여 설치하면 90개 이상의 작지만 완벽하게 작동하는 예제 모델을 사용하여 기존의 최적화, 시뮬레이션 및 위험을 포괄하는 예제 모델을 사용할 수 있습니다. 분석, 의사 결정 분석(의사 결정 트리 사용), 시뮬레이션 최적화, 스토스 최적화 및 강력한 최적화. 가입 한 후 언제든지이 작업을 수행 할 수 있습니다. 이러한 노트는 웹에서도 제공되기 때문에 최적화 예제를 여러 섹션으로 나누어 로드 시간을 최소화했습니다. 이전 섹션에서 살펴본 최적의 값이 있는지 확인하는 다양한 방법을 잊지 마십시오. 이 섹션에서는 승인하지 않고 사용하므로 이를 이해하고 사용할 수 있는지 확인합니다. 그래서 몇 가지 더 많은 예제에 가서 보자. 이 섹션에서는 최적화 문제를 살펴보겠습니다.

최적화 문제에서 함수가 취할 수 있는 가장 큰 값 또는 가장 작은 값을 찾고 있습니다. AbsoluteExtrema 섹션에서 함수가 간격을 두고 취할 가장 크고 작은 값을 발견한 한 가지 종류의 최적화 문제를 해결하는 방법을 보았습니다. 지난 두 예제에서는 이러한 최적화 문제 중 상당수가 양방향으로 수행될 수 있으므로 말씀해 볼 수 있습니다. 두 예제에서 부피와 표면적이라는 두 방정식이 기본적으로 동일합니다. 그러나 실시예 2에서 부피는 제약 조건과 비용(표면적과 직접 관련이 있음)이 최적화하려고 했던 함수였습니다. 실시예 3에서는, 한편, 부피와 표면적을 최적화하기 위해 노력하였고, 그 제약조건이었다. 마지막으로 볼륨이 정의되고 (0 le h le 5)에서 연속적이기 때문에 임계 점과 끝점을 볼륨에 연결하여 가장 큰 볼륨을 제공하는지 결정하기만 하면 됩니다. 이러한 함수 평가는 다음과 같습니다. 이런 문제를 해결하라는 요청을 받았기 때문에 꽤 오랫동안 이었을 것입니다. 이 문제를 해결하려면 뿌리를 없애기 위해 양측을 정사각형으로 만들어야하지만 곧 문제가 발생할 수 있습니다. 먼저 양쪽을 정사각형으로 만들고 방정식을 해결해 보겠습니다. 이 문제를 해결하려면 원(및 따라서 사각형)이 표준 (xy) 축 시스템의 원점을 중심으로 한다고 가정하는 것이 가장 쉽습니다.

이렇게 하면 원의 방정식이 기본 시스템(N)과 하나의 백업 전원 시스템(1)이 있는 데이터 센터가 될 수 있으며 계획된 전원 시스템 유지 관리 및 예기치 않은 가동 중단 동안 가동 중지 시간을 방지할 수 있습니다.

Posted by medmedia