solvers

最適化問題または方程式問題に対する既定のソルバーと有効なソルバーの決定

R2022b 以降

構文

autosolver = solvers(prob)

[autosolver,validsolvers] = solvers(prob)

説明

autosolver = solvers(prob) は、prob に対する既定のソルバーを返します。ここで、prob は OptimizationProblem オブジェクトまたは EquationProblem オブジェクトです。prob を解くには、既定のソルバーを呼び出す solve を呼び出します。

また、[autosolver,validsolvers] = solvers(prob) は prob に対する有効なソルバーのリストを返します。

例

既定のソルバーと有効なソルバーの特定

Rosenbrock 関数を目的関数として使用して最適化問題を作成します (制約付き非線形問題の解法、問題ベースを参照してください)。

x = optimvar("x",LowerBound=-3,UpperBound=3);
y = optimvar("y",LowerBound = 0,UpperBound=9);
obj = 100*(y - x^2)^2 + (1 - x)^2;
prob = optimproblem(Objective=obj);

問題に対する既定のソルバーと有効なソルバーを求めます。

[autosolver,validsolvers] = solvers(prob)

autosolver = 
"lsqnonlin"

validsolvers = 1×10 string
    "lsqnonlin"    "lsqcurvefit"    "fmincon"    "ga"    "patternsearch"    "surrogateopt"    "particleswarm"    "simulannealbnd"    "gamultiobj"    "paretosearch"

既定のソルバーを使用して、問題を解きます。

x0.x = -2.1;
x0.y = 2.2;
[sol,fval] = solve(prob,x0)

Solving problem using lsqnonlin.

Local minimum possible.

lsqnonlin stopped because the final change in the sum of squares relative to 
its initial value is less than the value of the function tolerance.

<stopping criteria details>

sol = struct with fields:
    x: 1.0000
    y: 1.0000

fval = 
4.9503e-16

既定の lsqnonlin の代わりに fmincon を使用して、問題を解きます。

[sol,fval] = solve(prob,x0,Solver="fmincon")

Solving problem using fmincon.

Local minimum found that satisfies the constraints.

Optimization completed because the objective function is non-decreasing in 
feasible directions, to within the value of the optimality tolerance,
and constraints are satisfied to within the value of the constraint tolerance.

<stopping criteria details>

sol = struct with fields:
    x: 1.0000
    y: 1.0000

fval = 
1.9355e-13

入力引数

prob — 最適化問題または方程式問題

OptimizationProblem オブジェクト | EquationProblem オブジェクト

最適化問題または方程式問題。OptimizationProblem オブジェクトまたは EquationProblem オブジェクトとして指定します。最適化問題は optimproblem を使用して作成し、方程式問題は eqnproblem を使用して作成します。

警告

問題ベースのアプローチでは、目的関数、非線形等式、および非線形不等式における複素数値はサポートされていません。関数の計算に複素数値が含まれていると、それが中間値としてであっても、最終結果が不正確になる場合があります。

例: prob = optimproblem; prob.Objective = obj; prob.Constraints.cons1 = cons1;

例: prob = eqnproblem; prob.Equations = eqs;

出力引数

autosolver — prob に対する既定のソルバー

string

prob に対する既定のソルバー。string として返されます。既定のソルバーは、Solver 名前と値の引数を渡さずに solve または prob2struct を呼び出すと、これらの関数によって使用されます。

validsolvers — prob に対する有効なソルバー

string ベクトル

prob に対する有効なソルバー。string ベクトルとして返されます。solve または prob2struct の呼び出しで Solver 名前と値の引数を指定すると、prob に対する有効なソルバーのいずれかを使用できます。

有効なソルバーのリストは、ツールボックスのライセンスによって異なります。たとえば、Global Optimization Toolbox ライセンスをお持ちの場合は、有効なソルバーのリストに遺伝的アルゴリズム ソルバーの ga が含まれています。

バージョン履歴

R2022b で導入

参考

solve | prob2struct | OptimizationProblem | EquationProblem

トピック

• 問題ベースの最適化ワークフロー
• 方程式を解くための問題ベースのワークフロー