MATLAB による最適化

1日目

最適化問題の実行

学習目標: 最適化問題を効率よく解くための基本的な構造やプロセスについて理解します。次に、対話型ツールを使用して最適化問題を定義し解く方法について学びます。

• 最適化タスク
• 問題の構成要素
• 最適化プロセス

目的関数と制約の指定

学習目標: 最適化問題を記述し、問題ベースのワークフローを利用して最適化問題を解く方法について学びます。

• 目的関数ファイル
• 範囲と線形制約
• 非線形制約

ソルバーとパフォーマンス

学習目標: 最適化問題のタイプを考慮し、適切なソルバーとアルゴリズムを選択する方法について学びます。 また、ソルバーからの出力を解釈し、最適化の進行状況の診断方法についても学びます。

• 問題と目的の分類
• アルゴリズムの選択
• 診断情報の取得
• 許容誤差の設定
• 離散問題を解く

大域的最適化と多目的最適化

学習目標: 古典的アルゴリズムでは解くことが困難もしくは、非効率的な問題を解くために Global Optimization Toolbox の機能を使用して複数の目的関数を持つ最適化問題を解く方法について学びます。

• 複数の初期値の使用
• 導関数に依存しない方法
• 複数の目的関数の最小化