linprog 用のコード生成の背景

コード生成とは

コード生成とは、MATLAB® Coder™ を使用した、MATLAB コードから C/C++ コードへの変換です。コード生成には、MATLABCoder ライセンスが必要です。

コード生成は通常、MATLAB を実行していないハードウェアにコードを展開するために使用します。

例については、linprog のコード生成を参照してください。他の最適化ソルバーでのコード生成の例については、fmincon のコード生成、fsolve のコード生成、quadprog のコード生成、coneprog のコード生成、またはlsqcurvefit または lsqnonlin の用のコード生成を参照してください。

コード生成の要件

  • linprog は、関数 codegen (MATLAB Coder) または MATLAB Coder アプリを使用したコード生成をサポートしています。コードを生成するには MATLAB Coder ライセンスが必要です。

  • ターゲット ハードウェアは、標準的な倍精度浮動小数点計算をサポートしていなければなりません。

  • コード生成ターゲットは、MATLAB ソルバーと同じ数学カーネル ライブラリを使用しません。そのため、コード生成解法は、特に、条件付けが不十分な問題の場合に、ソルバー解法と異なる可能性があります。

  • コード生成の場合、linprog は problem 引数をサポートしていません。

    [x,fval] = linprog(problem) % Not supported

  • linprog の入力行列 (A、Aeq、lb、ub など) はすべて完全でもスパースでもかまいません。スパース入力を使用するには、動的メモリ割り当てを有効にする必要があります。コード生成の制限 (MATLAB Coder)を参照してください。非ゼロのエントリの割合が少ない場合、スパース入力を使用するとソルバーは良好なパフォーマンスを示します。

  • lb 引数と ub 引数は、線形目的関数ベクトル f と同じ数のエントリをもつか、空の [] でなければなりません。

  • ターゲット ハードウェアが無限境界をサポートしていない場合は、optim.coder.infbound を使用します。

  • 組み込みプロセッサを使用する高度なコード最適化には、Embedded Coder® ライセンスも必要です。

  • linprog のオプションを含め、関数 optimoptions を使用して指定しなければなりません。オプションには Algorithm オプションを含め、"interior-point" に設定しなければなりません。

    options = optimoptions("linprog",Algorithm="interior-point");
[x,fval,exitflag] = linprog(f,A,b,Aeq,beq,lb,ub,options);

  • コード生成では次のオプションをサポートしています。

    • Algorithm — "interior-point" でなければなりません

    • ConstraintTolerance

    • Display — 表示なしの場合は "off"、"none"、または "final"、反復表示の場合は "iter" として指定

    • MaxIterations

    • OptimalityTolerance

  • 生成コードでは、オプションに対して限られたエラー チェックしか行われません。オプションの更新方法として、optimoptions ではなく、ドット表記を使用することを推奨します。

    opts = optimoptions("linprog",Algorithm="interior-point");
opts = optimoptions(opts,MaxIterations=1e4); % Not recommended
opts.MaxIterations = 1e4; % Recommended

  • linprog は、コードで作成されたオプションだけでなく、ソルバーに渡されたオプションをサポートします。

  • サポートされていないオプションを指定すると、通常はコード生成の際にそのオプションは無視されます。信頼できる結果を得るために、サポートされているオプションのみを指定します。

非マルチスレッドな生成コード

既定では、MATLAB 環境外で使用するために生成されたコードは、非マルチスレッドな線形代数ライブラリを使用します。したがって、このコードの実行速度は、MATLAB 環境のコードよりも著しく低速になる可能性があります。

ターゲット ハードウェアに複数のコアが搭載されている場合、カスタム マルチスレッド LAPACK および BLAS ライブラリを使用することにより、パフォーマンスの向上が期待できます。これらのライブラリを生成コードに組み込む方法の詳細については、生成されたスタンドアロン コードでの LAPACK 呼び出しを使用した線形代数の高速化 (MATLAB Coder)を参照してください。

参考

| (MATLAB Coder) | |

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