4.3.3 최적화 알고리즘 SLSQP

위키백과의 정의(ko.wikipedia.org/wiki/수학적_최적화)에 따르면, 최적화는 특정 집합 위에서 정의된 실숫값, 함수, 정수에 대해 그 값이 최대나 최소가 되는 상태를 해석하는 문제다. 간단히 말하면, 최적의 값을 찾아내는 것을 의미한다.

최적화를 위한 첫걸음은 ‘문제 정의’다. 문제 정의에 필요한 것은 목적함수와 제약조건이다. 여기서 목적함수는 최소화 혹은 최대화가 되는 대상을 의미하고, 제약조건은 결과가 도출돼야 하는 범위 및 조건을 의미한다.

SLSQP(Sequential Least SQuares Programming)는 복잡한 현실 문제를 단순화해 목적함수를 이차식으로 근사해 풀고 다음 번 지점을 예측해 다시 동일한 방법을 수행하는 문제를 푸는 알고리즘으로서 비선형 최적화 문제를 해결할 수 있다. SLSQP는 제약조건(constraint)과 상하한선(bound)이 있는 조건에서 사용할 수 있다.