다운힐 심플렉스
- 업데이트 날짜:2026-02-04
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임의의 비선형 함수에 대한 제약되지 않은 최소화 문제를 풉니다. 반드시 사용할 다형성 인스턴스를 수동으로 선택해야 합니다.
다운힐 심플렉스 방법으로 n개의 독립 변수의 함수의 로컬 최소값을 결정합니다.

입력/출력
함수 데이터
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함수 데이터는 실행 시 사용자 정의 함수가 필요로 하는 정적 데이터를 포함합니다.
목적 함수
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목적 함수는 최적화하기 위해서 함수를 실행하는 VI에 대한 참조입니다. labview\vi.lib\gmath\NumericalOptimizationno_objective function template.vit에 위치한 VI 템플릿에서 시작하여 이 VI를 생성합니다.
시작
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시작은 최적화 프로세스가 시작하는 n차원의 포인트입니다.
정지 기준
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정지 기준은 최적화를 종료하는 조건의 집합입니다. (함수 허용오차 AND 파라미터 허용오차 AND 경사 허용오차) OR 최대 반복 OR 최대 함수 호출인 경우, 최적화가 끝납니다.
에러 입력(에러 없음)
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에러 입력은 이 노드의 실행 전에 발생한 에러 조건을 설명합니다. 이 입력은 표준 에러 입력 기능을 제공합니다.
최소값
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최소값은 결정된 n차원의 로컬 최소값입니다.
f(최소값)
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f(최소값)는 결정된 최소에서의 f(X)의 함수값입니다.
함수 평가의 횟수
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함수 평가의 횟수는 최적화 과정에서 호출된 목적 함수의 횟수입니다.
에러 출력
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에러 출력은 에러 정보를 포함합니다. 이 출력은 표준 에러 출력 기능을 제공합니다. |
평활하고 1차 및 2차 도함수가 정의된 함수의 경우, 브로이덴 준 뉴턴 알고리즘이 일반적으로 가장 빨리 수렴합니다. 브로이덴 준 뉴턴 알고리즘의 수렴에 문제가 있을 경우, 켤레 경사도 알고리즘을 문제를 풀 수도 있습니다. 다운힐 심플렉스 알고리즘은 함수 계산에만 의존하며 함수가 평활하지 않고 다른 알고리즘이 수렴에 실패할 때 자주 솔루션을 찾을 수 있습니다.
예제
LabVIEW에 포함된 다음 예제 파일을 참조하십시오.
- labview\examples\Mathematics\Optimization\Optimize Extended Rosenbrock.vi
함수 데이터
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목적 함수
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시작
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정지 기준
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함수 허용오차
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최대 반복
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에러 입력(에러 없음)
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최소값
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f(최소값)
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함수 평가의 횟수
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에러 출력
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