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はじめに問題ベース アプローチまたはソルバーベース アプローチを選択

Optimization Toolbox™ には、最適化の問題または方程式を解くアプローチとして問題ベースおよびソルバーベースの 2 つがあります。問題を解く前に、まず適切なアプローチを選択しなければなりません。

次の表は、2 つのアプローチの主な違いの概要です。

アプローチ特性
問題ベースの最適化の設定作成とデバッグが容易
ビジュアル インターフェイスを備えている。[最適化] ライブ エディター タスクを参照
目的と制約をシンボリックに表現
問題形式から行列形式への変換を必要とするため、求解の所要時間が長くなる可能性がある
多くの場合、目的関数と非線形制約関数の勾配を自動的に計算して使用するが、ヘッシアンは計算しない。自動微分を参照
問題ベースの最適化ワークフローまたは方程式を解くための問題ベースのワークフローの手順を参照

基本的な線形の例: 混合整数線形計画法の基礎: 問題ベースまたはビデオ Solve a Mixed-Integer Linear Programming Problem using Optimization Modeling

基本的な非線形の例: 制約付き非線形問題の解法、問題ベース

基本的な方程式の解法の例: 非線形方程式系の解法、問題ベース

ソルバーベースの最適化問題の設定作成とデバッグが難しい
ビジュアル インターフェイスを備えている。[最適化] ライブ エディター タスクを参照
目的と制約を関数または行列として表現
問題形式から行列形式への変換を必要としないため、求解の所要時間が短くなる可能性がある
勾配またはヘッシアンを直接含めることができるが、それを自動的には計算しない

大規模な問題でメモリを節約するため、ヘッセ乗算関数またはヤコビ乗算関数の使用が可能

密な構造化されたヘッシアンを使った二次最小化または線形最小二乗付きヤコビ乗算関数を参照

ソルバーベースの最適化問題の設定の手順を参照

基本的な線形の例: 混合整数線形計画法の基礎: ソルバーベース

基本的な非線形の例: [最適化] ライブ エディター タスクまたはソルバーを使用した制約付き非線形問題

基本的な方程式の解法の例: 例

参考

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