MATLAB による最適化
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この 1 日コースの受講により、MATLAB®、Optimization Toolbox™ および Global Optimization Toolbox™を使用して最適化問題を解くために必要な関数の使い方を、ワークフローに沿って一から丁寧に習得できます。 主に局所的最適化用の関数の使い方を扱いますが、トレーニングの後半では乱数を用いる大域的最適化用の関数や、多目的最適化用の関数まで扱います。 特に、最適化問題の定義方法 (目的関数、線形および非線形制約条件のプログラミング) とその問題を解くために適切な関数を選択および実行するテクニックに注力して学びます。
- 最適化問題の実行
- 目的関数と制約の指定
- ソルバーの選択とパフォーマンスの改善
- 大域的最適化と多目的最適化
このコースは GARP に承認されているため、修了資格として GARP CPD の 7 クレジット時間を獲得できます。FRM もしくは ERP 認定をお持ちの方であれば、クレジットトラッカーから、本コースの受講を記録することができます.
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、最適化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。
- 目的関数ファイルと関数ハンドル
- 範囲と線形制約
- 非線形制約
ソルバーの選択とパフォーマンスの改善
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
- ソルバーとアルゴリズムの選択
- 診断情報の取得
- 許容誤差の設定
- 導関数情報の指定
- 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
レベル: 中級
必要条件:
- MATLAB 基礎コースの受講により関数の作成方法およびベクトルと行列の操作を習得しており、さらに関数ハンドルを理解している方。または、同等の MATLAB 操作経験をお持ちの方。加えて、最適化問題、線形代数、多変数微分積分の知識があればなお可
期間: 1 日
言語: Deutsch, English, 日本語, 한국어
