このページは機械翻訳を使用して翻訳されました。最新版の英語を参照するには、ここをクリックします。
直接探索
制約付きまたは制約なしの導関数フリー最適化のためのパターン探索ソルバー
直接探索は、滑らかな、または滑らかでない最適化問題を解決するための効率的なアルゴリズムです。ほとんどの滑らかでない問題については、まず patternsearch を試してください。
関数
ライブ エディター タスク
| 最適化 | ライブ エディターでの方程式の最適化または解決 |
トピック
問題ベースの直接探索
- patternsearchを使った非滑らかな関数の最適化、問題ベース
問題ベースのアプローチで非滑らかな関数を最小化する基本的な例。 - パターン探索を用いた制約付き最小化、問題ベース
境界と非線形制約に従って目的関数を最小化するには、patternsearchを使用します。 - パターン探索オプションの効果、問題ベース
問題ベースのアプローチで直接探索を視覚化し、調整します。 - 探索とポーリング、問題ベース
問題ベースのアプローチにおけるポーリング方法に加えて探索の有用性を示す例。
ソルバーベースの直接探索の基礎
- GPSアルゴリズムを使用した最適化
パターン探索を使用して最適化問題を解決する例を示します。 - パターン探索を用いた目的関数のコーディングと最小化
追加のパラメーターやベクトル化を含む目的関数の記述方法を示します。 - patternsearch と Optimize ライブエディタータスクを使用した制約付き最小化
patternsearchで線形制約と非線形制約を使用する例。 - patternsearchアルゴリズムを探索する
この例では、異なるpatternsearchアルゴリズムを選択した場合の効果を示します。 - ライブエディタータスクの最適化における patternsearch アルゴリズムの探索
この例では、最適化ライブ エディター タスクを使用して、さまざまなpatternsearchアルゴリズムを選択した場合の効果を示します。 - パターン探索を用いた制約付き最小化、ソルバーベース
直接探索で制約を使用します。 - パターン探索オプションの効果
直接探索を視覚化して調整します。 - オプションの設定
patternsearchのオプションを設定および確認する方法を示します。 - patternsearch を用いた大域的最小値の探索
patternsearchソルバーは必ずしも大域的最小値に収束するとは限りません。 - 確率的目的関数の最適化
パターン探索では、ノイズが存在する場合でも関数を最小化できます。 - 探索とポーリング
ポーリング方法に加えて探索の有用性を示す例。
ソルバーベースの特殊タスク
- 一般化パターン探索における完全ポーリングの使用
UseCompletePollオプションの効果を調べます。 - メッシュオプションの設定
さまざまなメッシュの拡張および収縮係数の影響を調べます。 - カスタムプロット関数
patternsearchのプロット関数の記述方法と使用方法を示します。 - パターン探索がワシントン山を登る
カスタム プロット関数を使用してpatternsearchが実行する手順を示します。 - 確率的目的関数の最適化
パターン探索では、ノイズが存在する場合でも関数を最小化できます。 - 目的関数と制約関数をベクトル化する
ベクトル化された関数評価を使用して速度を向上させる方法。 - 並列で常微分方程式を最適化する
高価なサブルーチンを 1 回だけ呼び出し、patternsearchまたはgaを使用して ODE ソリューションを並列に計算することで時間を節約します。 - Simulink モデルを並列に最適化
この例では、複数の Global Optimization Toolbox ソルバーを使用して Simulink® モデルを並列に最適化する方法を示します。
直接探索の背景
- 直接探索とは何ですか？
直接探索とパターン探索を紹介します。 - パターン探索用語
いくつかの基本的なパターン探索用語について説明します。 - パターン探索ポーリングの仕組み
直接探索アルゴリズムの概要を説明します。 - 非均一パターン探索（NUPS）アルゴリズム
NUPS アルゴリズムの説明。 - 探索とポーリング
ポーリング ステップで探索方法がどのように機能するかについて説明します。 - ソルバー許容値の設定
停止条件とそれに関連するオプション。 - パターン探索のための非線形制約ソルバーアルゴリズム
拡張ラグランジュパターン探索(ALPS) について説明します。 - パターン探索オプション
パターン探索のオプションを調べます。
