最新のリリースでは、このページがまだ翻訳されていません。 このページの最新版は英語でご覧になれます。
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。
問題の設定については、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。
fminbnd | 固定区間における 1 変数関数の最小値を求める |
fmincon | 制約付き非線形多変数関数の最小値を求める |
fminsearch | 導関数を使用せず制約なし多変数関数の最小値を求める |
fminunc | 制約なし多変数関数の最小値を求める |
fseminf | 半無限制約付き多変数非線形関数の最小値を計算する |
勾配がある場合とない場合について、各種のソルバーを使用して Rosenbrock 関数の最小値を求める方法を示す。
制約なし非線形計画法の例。
導関数を含めた制約なし非線形計画法の例。
導関数情報を使用する非線形計画法の例。
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。
最適化アプリを使用した制約をもつ非線形計画法の例。
非線形不等式制約をもつ非線形計画法の例。
導関数情報を使用する非線形計画法の例。
解析的ヘッシアンを使用した fmincon の内点法アルゴリズム
すべての導関数情報を使用する非線形計画法の例。
この例では、線形または二次の目的関数および二次不等式制約をもつ最適化問題を解く方法を説明します。
両方のタイプの非線形制約をもつ非線形計画法。
すべての制約を示す例です。
構造化された非線形問題をもつ可能性がある効率性ゲインを示す例。
線形等式制約のみをもつ非線形計画法を示す例。
構造化されたヘッシアンと線形等式制約または範囲のみを使用した非線形計画法でメモリを節約する方法を示す例。
Symbolic Math Toolbox による勾配とヘッシアンの計算
最適化ソルバー用に導関数をシンボリックに計算する方法を示す例。
Optimization Toolbox™ ソルバーによる記号数学の使用
Symbolic Math Toolbox™ を使用して、勾配とヘッシアンを生成します。
非線形計画法で 1 次元の半無限制約を使用する方法を示す例。
非線形計画法で 2 次元の半無限制約を使用する方法を示す例。
この例では、最適化問題のモデル パラメーターにおける不確定性の影響を調べるために半無限計画法を使用する方法を説明します。
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。
最適化の高速化に関する考慮事項です。
Parallel Computing Toolbox™ を使用した、時間のかかる最適化問題の最小化
Global Optimization Toolbox と Optimization Toolbox™ の両方のソルバーで並列計算を使用する方法を示す例。
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。
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。
関数の最小化に fminsearch
が使用するステップ。
最適化オプションの説明。
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。
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。