線形、二次、整数および非線形の最適化問題の解決

Optimization Toolbox™ は、制約を満たしながら、目的関数を最小化または最大化するパラメーターを見つけるための関数を提供します。このツールボックスには、線形計画法 (LP)、混合整数線形計画法 (MILP)、二次計画法 (QP)、 非線形計画法 (NLP)、制約付き線形最小二乗法、非線形最小二乗法、および非線形方程式などのソルバーが含まれています。関数と配列を使用して、あるいは元となる数学を表す変数式を指定することにより、最適化問題を定義できます。

このツールボックスのソルバーを使用して、連続および離散問題の最適解の発見、トレードオフ解析の実行、アルゴリズムやアプリケーションへ最適化手法を組み込むことができます。また、パラメーター推定、コンポーネントの選択、およびパラメーターの調整を含む、設計最適化を実行できます。ポートフォリオ最適化、リソース割り当て、運用計画とスケジューリングなどの用途で最適解を見つけることができます。


機能

最適化問題の定義と求解

最適な結果が得られる一連の設計パラメーターまたは結論を見つけます。

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非線形最適化

非線形計画法の問題を解きます。

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線形計画法および二次計画法

大規模な線形計画法および二次最適化の問題を解きます。

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混合整数線形計画法

混合整数線形最適化の問題を解きます。

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多目的最適化

複数の目標を使用して最適化問題を解きます。

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非線形最小二乗、データ近似および非線形方程式

線形および非線形の最小二乗問題、データ近似の問題、および非線形方程式を解きます。

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並列処理

並列処理による最適化ソルバーの高速化

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