볼록 최적화에서는 무관심 곡선과 제약 조건을 해석해 최적화 문제를 이해할 수 있어요.
이 시각화를 해석할 때 무엇을 살펴봐야 할까요? 참인 문장 두 개를 선택하세요.
이 연습은 강의의 일부입니다
이론을 실습으로 바꾸는 인터랙티브 연습 중 하나를 만나보세요
이 장에서는 최적화의 개념, 핵심 구성 요소, 그리고 다양한 산업과 도메인에서의 폭넓은 활용을 소개합니다. 또한 최적화 문제를 해결하기 위한 빠른 전수 조사(완전 탐색) 방법을 살펴봅니다. 아울러 이 과정을 이해하는 데 필요한 수학 개념을 간단히 정리합니다.
이 장에서는 미분법과 SymPy를 활용해 비제약 및 제약 최적화 문제를 해결하는 방법을 다루고, 자주 빠지는 함정을 짚어 봅니다. 또한 SciPy를 소개하여, 단변수 및 다변수 비제약 최적화 문제를 몇 줄의 코드로 수치적으로 해결합니다. 이어서 SciPy와 PuLP로 선형계획법을 풉니다.
이 장에서는 다양한 형태의 제약을 가진 볼록 제약 최적화 문제를 소개하고, 최소 한 개의 변수가 정수인, 즉 선형계획법을 확장한 혼합정수 선형계획법 문제를 살펴봅니다.
현재 연습
이 장에서는 좋은 해가 여러 개 존재할 때 전역 최적해를 찾는 방법을 다룹니다. 민감도 분석을 수행하고, 비선형 문제를 SciPy나 PuLP로 쉽게 풀 수 있도록 선형화하는 기법을 배웁니다. 활용 예제로는 교육 비용을 고려한 HR 배분 문제와 상호 의존적 프로젝트가 있는 자본 예산 문제를 해결합니다.
