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最適化問題の設定

適切なアプローチ (問題ベースまたはソルバーベース) を選択します。

現時点では、目的関数と非線形制約関数についてソルバーベースの最適化問題の設定を使用しなければなりません。

アプローチ特性
問題ベースの最適化の設定作成とデバッグが容易
線形制約または整数制約がある線形問題または二次問題の場合のみ
目的と制約をシンボリックに表現
問題形式から行列形式への変換時間のため求解の所要時間が長い
問題ベースのワークフローの手順を参照
基本的な例: 混合整数線形計画法の基礎: 問題ベースまたはビデオ Solve a Mixed-Integer Linear Programming Problem using Optimization Modeling
ソルバーベースの最適化問題の設定作成とデバッグが難しい
目的と制約を関数または行列として表現
行列形式への変換時間がないため求解の所要時間が短い
大規模な問題でメモリを節約するため、ヘッセ乗算関数またはヤコビ乗算関数の使用が可能。密な構造化されたヘッシアンを使った二次最小化または線形最小二乗付きヤコビ乗算関数を参照してください。
ソルバーベースの最適化問題の設定の手順を参照
基本的な例: 混合整数線形計画法の基礎: ソルバーベース