ドキュメンテーション

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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

問題ベースの最適化とソルバーベースの最適化の選択については、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。

目的関数と非線形制約関数を最適化変数の式として定式化するか、fcn2optimexpr を使用して MATLAB® 関数を変換します。問題の設定については、問題ベースの最適化の設定を参照してください。

関数

fcn2optimexpr関数から最適化式への変換
prob2struct最適化問題のソルバー形式への変換
solve最適化問題を解く

トピック

制約なしの問題ベースの応用

有理目的関数、問題ベース

最適化変数を使用して有理目的関数を作成する方法を示します。

制約付きの問題ベースの応用

制約付き非線形最適化の解法、問題ベース

この例では、MATLAB 関数を最適化式に変換し、有理式を非線形制約として使用する方法を説明します。

非線形関数から最適化式への変換

fcn2optimexpr を使用して、非線形関数を、関数ファイルまたは無名関数のどちらとして表現されている場合でも変換します。

静電学における制約付き非線形最適化、問題ベース

問題ベースのアプローチで構造化された非線形最適化の目的関数と制約関数を定義する方法を説明します。

問題ベースでの線形制約付き非線形最小化

最適化変数を使用して線形制約を作成し、fcn2optimexpr を使用して関数を最適化式に変換する方法を説明します。

問題ベースのワークフローに導関数を含める

問題ベースの最適化に導関数情報を含める方法を示します。

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。

問題ベースの最適化の出力関数

問題ベースのアプローチで出力関数を使用して、反復の履歴を記録し、カスタム プロットを作成する方法を説明します。

並列計算

Optimization Toolbox での並列計算とは

最適化に複数のプロセッサを使用します。

Optimization Toolbox での並列計算の使用

並列での自動勾配推定です。

並列計算によるパフォーマンスの向上

最適化の高速化に関する考慮事項です。

シミュレーションまたは ODE

シミュレーションまたは常微分方程式の最適化

シミュレーション、ブラック ボックス目的関数または ODE を最適化する際の特別な考慮事項。

アルゴリズムとその他の理論

制約なし非線形最適化アルゴリズム

制約なしの n 次元の目的関数で単一の目的関数を最小化します。

制約付き非線形最適化アルゴリズム

さまざまなタイプの制約をもつ n 次元で単一の目的関数を最小化。

fminsearch アルゴリズム

関数の最小化に fminsearch が使用するステップ。

最適化オプション リファレンス

最適化オプションの説明。

大域的最適解と局所的最適解

ソルバーが最小の最小値を検索しないかもしれない理由。

参考文献

ソルバー アルゴリズムで実装する概念を扱った印刷物のリストです。