다운힐 심플렉스 방법으로 n개의 독립 변수의 함수의 로컬 최소값을 결정합니다.


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입력/출력

  • cdbl.png 정확도 —

    정확도는 최소의 정확도를 제어합니다. 두 개의 연속되는 근사의 차이가 정확도의 값보다 크지 않은 경우, 메소드는 정지합니다. 기본값은 1.00E-8입니다.

  • c1ddbl.png 시작 —

    시작은 최적화 프로세스가 시작하는 곳의 포인트 배열입니다. 이 포인트는 n차원의 심플렉스를 형성합니다.

  • c1dstr.png X —

    X는 x 변수를 나타내는 문자열의 배열입니다. 문자열의 배열에 변수 t가 포함된 경우, VI는 에러를 반환합니다.

  • cstr.png f(X) —

    f(X)는 x 변수의 함수를 나타내는 문자열입니다. 수식은 개수의 제한 없이 유효한 변수를 포함할 수 있습니다.

  • i1ddbl.png 최소값 —

    최소값은 결정된 n차원의 로컬 최소값입니다.

  • idbl.png f(최소값) —

    f(최소값)는 최소값에서 결정된 f(X)의 함수값입니다.

  • iu32.png ticks —

    Tick은 밀리초 단위의 전체 계산 시간입니다.

  • ii32.png 에러 —

    에러는 VI로부터 모든 에러 또는 경고를 반환합니다. 에러를 [에러 코드를 에러 클러스터로] VI에 연결하여 에러 코드 또는 경고를 에러 클러스터로 변환할 수 있습니다.

    • 다운힐 심플렉스 알고리즘은 넬더와 미드 방법으로도 불리며, 편도함수 없이 작동합니다. 다운힐 심플렉스 알고리즘은 단순한 기하체, 특히 심플렉스를 사용하여 함수 f(X)의 최소값을 얻습니다.

    2D의 심플렉스는 삼각형, 3D의 심플렉스는 4면체가 됩니다. 초기 심플렉스를 형성하는 각각이 n차원인 (n + 1)개의 시작 포인트를 가져야 합니다. 이 (n + 1)개의 시작 포인트 중 한 포인트만 입력해야 합니다. (n + 1) 차원의 심플렉스는 자동적으로 구성됩니다.

    예를 들어, 다음 방정식은 함수를 정의합니다.

    f(x, y) = x²+ y²

    위의 방정식으로 정의된 함수에 대해, 2D에서 정확히 한 포인트를 나타내는 두 숫자를 입력해야만 합니다. 알고리즘은 반영, 확장, 축소 등 몇몇 기본적인 동작으로 새 심플렉스를 생성합니다. 결국 최소값은 매우 작은 심플렉스에 모입니다.

    위 함수의 최소값 (0, 9)에 수렴하는 심플렉스 시퀀스를 찾기 위해서는, 다음 값을 [다운힐 심플렉스 nD] VI의 프런트패널에 입력합니다.

    • 시작: [3.2, 1]
    • X: [x, y]
    • f(X): [x*x + y*y]

    다음 그림은 위 함수의 최소값(0, 0)에 수렴하는 심플렉스 시퀀스를 나타냅니다.