非線形最適化
逐次または並列での 1 つ以上の目的関数を使用した制約付きまたは制約なし非線形問題の解法
非線形最適化とは、範囲、線形、または非線形の制約を受けた非線形目的関数を最小化または最大化することです。制約は不等式または等式にすることができます。応用分野には、最適なエンジニアリング設計の選択、設計トレードオフの解析、ビークルまたはロボットの最適な軌跡の計算、金融資産の最適化などがあります。
解を求める非線形最適化問題を設定するには、まず問題ベースのアプローチとソルバーベースのアプローチのどちらを使用するかを決定します。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。
問題ベースの非線形の例と理論については、問題ベースの非線形最適化を参照してください。
ソルバーベースの非線形の例と理論については、ソルバーベースの非線形最適化を参照してください。
複数の目的関数を最適化する方法については、多目的最適化を参照してください。
カテゴリ
- 問題ベースの非線形最適化
問題ベースのアプローチを使用した非線形最適化問題の逐次評価または並列評価による解法
- ソルバーベースの非線形最適化
ソルバーベースのアプローチを使用した非線形最小化問題および半無限計画問題の逐次評価または並列評価による解法
- 多目的最適化
多目的最適化問題の逐次評価または並列評価による解法
注目の例
Optimization Toolbox のチュートリアル
非線形問題を解く方法と追加パラメーターを渡す方法を示すチュートリアル例。
制約付き非線形最適化の解法、問題ベース
この例では、最適化式に基づき、制約付き非線形問題を解く方法を説明します。また、この例では、非線形関数を最適化式に変換する方法についても説明します。
共通の関数を持つ目的関数と制約の逐次評価または並列評価、問題ベース
問題ベースのアプローチで目的関数と非線形制約関数が共通の計算を共有する場合の時間を節約します。
