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OptimizationExpression

目的関数または制約

説明

OptimizationExpression は、目的関数または制約の比較のための最適化関数に関する演算式です。

作成

OptimizationVariable オブジェクトに対して線形演算を実行することで、最適化式を作成します。標準の MATLAB® 演算、インデックス付け、および最適化変数の連結を使用して、式を作成します。詳細は、を参照してください。

optimexpr を使用して空の最適化式を作成することもできます。通常は、その後、ループでその式に入力します。例については、optimexpr の関数リファレンス ページを参照してください。

プロパティ

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インデックスの名前。string の cell 配列または文字ベクトルを指定します。インデックス名の使用法の詳細は、最適化変数の名前付きインデックスを参照してください。

データ型: cell

オブジェクト関数

evaluate最適化式の評価
showexpr最適化式の表示
writeexpr最適化式の説明の保存

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最適化変数に対する算術演算によって最適化式を作成します。

x = optimvar('x',3,2);
expr = sum(sum(x))
expr = 
  OptimizationExpression

    x(1, 1) + x(2, 1) + x(3, 1) + x(1, 2) + x(2, 2) + x(3, 2)

f = [2,10,4];
w = f*x;
showexpr(w)
(1, 1)

  2*x(1, 1) + 10*x(2, 1) + 4*x(3, 1)

(1, 2)

  2*x(1, 2) + 10*x(2, 2) + 4*x(3, 2)

最適化変数の転置によって最適化式を作成します。

x = optimvar('x',3,2);
y = x'
y = 
  2x3 OptimizationExpression array with properties:

    IndexNames: {{}  {}}

  See expression formulation with showexpr.

最適化配列にインデックス付けするだけでは式は作成されませんが、代わりに、元の変数を参照する最適化変数が作成されます。これを確認するには、x の 1 行目と 3 行目で変数 w を作成します。w は最適化式ではなく、最適化変数であることに注意してください。

w = x([1,3],:)
w = 
  2x2 OptimizationVariable array with properties:

  Read-only array-wide properties:
          Name: 'x'
          Type: 'continuous'
    IndexNames: {{}  {}}

  Elementwise properties:
    LowerBound: [2x2 double]
    UpperBound: [2x2 double]

  Reference to a subset of OptimizationVariable with Name 'x'.

  See variables with showvar.
  See bounds with showbounds.

最適化変数を連結して最適化式を作成します。

y = optimvar('y',4,3);
z = optimvar('z',4,7);
f = [y,z]
f = 
  4x10 OptimizationExpression array with properties:

    IndexNames: {{}  {}}

  See expression formulation with showexpr.

optimexpr を使用して空の式を作成してから、ループでその式に入力します。

y = optimvar('y',6,4);
expr = optimexpr(3,2);
for i = 1:3
    for j = 1:2
        expr(i,j) = y(2*i,j) - y(i,2*j);
    end
end
showexpr(expr)
(1, 1)

  y(2, 1) - y(1, 2)

(2, 1)

  y(4, 1) - y(2, 2)

(3, 1)

  y(6, 1) - y(3, 2)

(1, 2)

  y(2, 2) - y(1, 4)

(2, 2)

  y(4, 2) - y(2, 4)

(3, 2)

  y(6, 2) - y(3, 4)

詳細

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R2017b で導入