최대화 옵션 창

"예측 프로파일러"의 빨간색 삼각형 메뉴에 있는 "최대화 옵션"을 사용하여 최적화 설정을 구체화할 수 있습니다.

그림 3.9 최대화 옵션 창 

트립 수

최적화 알고리즘의 랜덤 시작 수입니다. 각 트립은 모형의 각 요인에 대해 무작위로 선택된 값으로 시작됩니다.

최대 반복 수

최적화 알고리즘에서 각 트립 내의 최대 반복 수입니다. 최대 반복 수에 도달하기 전에 알고리즘이 수렴되지 않으면 새 트립이 시작됩니다.

수렴 공차

최적화 알고리즘에 대한 수렴 기준의 상한입니다. 두 번의 연속 반복에 대해 수렴 기준이 이 값보다 작으면 알고리즘이 중지됩니다.

최대 순환 수

(선형 제약 조건이 있는 경우에는 적용할 수 없음) 알고리즘에서 각 트립 내의 최대 순환 수입니다. 각 순환은 입력 모수에 대한 단일 패스이며 각 모수를 개별적으로 최적화합니다.

반복을 로그 데이터 테이블에 저장

각 최적화 반복의 결과를 새 데이터 테이블에 저장합니다.

유전적 알고리즘 옵션

(허용되지 않는 조합 제약 조건이 있거나 외삽 제어 기능 중 하나가 설정된 경우에만 사용 가능) 유전적 알고리즘에 대한 추가 옵션을 제공합니다. 유전적 알고리즘은 정규 최적화 알고리즘의 해가 실현 불가능한 경우에만 사용됩니다.

최대 반복 수

유전적 알고리즘의 최대 반복 수입니다.

수렴 공차

유전적 알고리즘에 대한 수렴 기준의 상한입니다.

주의: 유전적 알고리즘에서 찾은 해가 전역 최적 해라고 보장할 수는 없습니다. 이는 모든 유전적 알고리즘에 적용됩니다. 유전적 알고리즘은 보다 일반적인 제약 조건이 있는 최적화 문제에 필요합니다. 예를 들어 JMP는 허용되지 않는 조합 제약 조건이 있을 때 유전적 알고리즘을 사용합니다. 이러한 유형의 제약 조건은 범주형 요인을 포함하거나, 비선형이거나, JSL을 통해 입력한 일반 제약 조건일 수 있기 때문입니다.