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
Optimization Toolbox™ には、最適化の問題または方程式を解くアプローチとして問題ベースおよびソルバーベースの 2 つがあります。問題を解く前に、まず適切なアプローチを選択しなければなりません。
次の表は、2 つのアプローチの主な違いの概要です。
アプローチ | 特性 |
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問題ベースの最適化の設定 | 作成とデバッグが容易 |
ビジュアル インターフェイスを備えている。[最適化] ライブ エディター タスクを参照 | |
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を必要とするため、求解の所要時間が長くなる可能性がある | |
多くの場合、目的関数と非線形制約関数の勾配を自動的に計算して使用するが、ヘッシアンは計算しない。自動微分を参照 | |
問題ベースの最適化ワークフローまたは方程式を解くための問題ベースのワークフローの手順を参照 | |
基本的な線形の例: 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 基本的な非線形の例: 制約付き非線形問題の解法、問題ベース 基本的な方程式の解法の例: 非線形方程式系の解法、問題ベース | |
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 |
ビジュアル インターフェイスを備えている。[最適化] ライブ エディター タスクを参照 | |
目的と制約を関数または行列として表現 | |
問題形式から行列形式への変換を必要としないため、求解の所要時間が短くなる可能性がある | |
勾配またはヘッシアンを直接含めることができるが、それを自動的には計算しない | |
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 | |
ソルバーベースの最適化問題の設定の手順を参照 | |
基本的な線形の例: 混合整数線形計画法の基礎: ソルバーベース 基本的な非線形の例: [最適化] ライブ エディター タスクまたはソルバーを使用した制約付き非線形問題 基本的な方程式の解法の例: 例 |