최적화 VI를 사용하여 실수 1D 또는 n차원 함수의 로컬 극소값과 극대값을 결정합니다.

함수의 도함수에 기초한 최적화 알고리즘과 이러한 도함수 없이 동작하는 알고리즘 중 하나를 선택할 수 있습니다. 선형 프로그래밍, 기호형 형태의 레벤버그-마르카토, 파데, 체비셰프 근사와 같은 특수한 방법 또한 사용할 수 있습니다.

이 팔레트에 있는 VI는 수학 에러 코드를 반환할 수 있습니다.

최적화 루틴의 개요는 아래 그림에서 확인할 수 있습니다.


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예제

LabVIEW 포함되는 다음 예제 파일을 참조하십시오.

  • labview\examples\Mathematics\Optimization\Transport Optimization Using Linear Programming.vi