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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™ を使用して最適化問題を解くには、問題ベースおよびソルバーベースという 2 つのアプローチがあります。最適化問題を解く前に、まずアプローチを選択しなければなりません。

メモ

現在、問題ベースのアプローチは以下には適用されません。

  • 方程式の解法

  • 非線形最小二乗法

  • 多目的問題または半無限計画問題

これらのタイプの問題の場合は、ソルバーベースのアプローチソルバーベースの最適化問題の設定を使用してください。

以下は、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
問題ベースの最適化の設定作成とデバッグが容易
方程式の求解または非線形最小二乗法には使用できない
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
勾配またはヘッシアンを直接含めることができない (問題ベースのワークフローに導関数を含めるを参照)
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
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
勾配またはヘッシアンを含めることができる
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: 制約付き非線形問題の解法、ソルバーベース

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