Main Content

このページの翻訳は最新ではありません。ここをクリックして、英語の最新版を参照してください。

線形計画法と混合整数線形計画法

連続変数および整数変数を使用した線形計画問題の解法

最適化問題を解く前に、問題ベースかソルバーベースか、適切なアプローチを選択しなければなりません。詳細は、はじめに問題ベース アプローチまたはソルバーベース アプローチを選択を参照してください。

問題ベースのアプローチでは、問題変数を作成し、これらのシンボリック変数の観点から目的関数と制約を表現します。実行する問題ベースの手順については、問題ベースの最適化ワークフローを参照してください。結果として得られる問題を解くには、solve を使用します。

目的関数と制約の定義、適切なソルバーの選択を含め、実行するソルバーベースの手順については、ソルバーベースの最適化問題の設定を参照してください。結果として得られる問題を解くには、整数制約がある場合は intlinprog を使用し、整数制約がない場合は linprog を使用します。

関数

すべて展開する

evaluate最適化式の評価
findindex名前付きインデックス変数と等価な数値インデックスの検索
infeasibility点における制約違反
optimproblem最適化問題の作成
optimvar最適化変数の作成
prob2struct最適化問題または方程式問題のソルバー形式への変換
solve最適化問題または方程式問題の求解
intlinprog混合整数線形計画法 (MILP)
linprog線形計画問題を解く
mpsreadLP および MILP 最適化データの MPS ファイルの読み取り

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

問題ベースの混合整数線形計画法

ソルバーベースの混合整数線形計画法

問題ベースの線形計画法

ソルバーベースの線形計画法

線形問題および整数問題のモデル化と解析

問題ベースのアルゴリズム

ソルバーベースのアルゴリズムとオプション