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二次計画法と錐計画法
最適化問題を解く前に,問題ベースかソルバーベースか,適切なアプローチを選択しなければなりません。詳細は,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を参照してください。
問題ベースのアプローチでは,問題変数を作成し,これらのシンボリック変数の観点から目的関数と制約を表現します。実行する問題ベースの手順については,問題ベースの最適化ワークフローを参照してください。結果として得られる問題を解くには,解决を使用します。
目的関数と制約の定義,適切なソルバーの選択を含め,実行するソルバーベースの手順については,ソルバーベースの最適化問題の設定を参照してください。結果として得られる問題を解くには,quadprogまたはconeprogを使用します。
関数
ライブエディタータスク
| 优化 | ライブエディターでの方程式の最適化または解決 |
オブジェクト
SecondOrderConeConstraint |
2次錐制約オブジェクト |
トピック
問題ベースの二次計画法
各種のアルゴリズムを使用して範囲制約がある問題ベースの二次計画問題を解く方法を示す。
問題ベースのアプローチを使用して大規模なスパース二次計画を解く方法を示す。
問題ベースの大規模な二次計画法を示す例。
基本的なポートフォリオモデルに対する問題ベースの二次計画法を示す例。
ソルバーベースの二次計画法
範囲制約とさまざまなオプションを伴う二次計画法の例。
この例では,線形制約の多い問題に対して有効制約法アルゴリズムを適用することの利点について説明します。
構造化された二次計画でメモリを節約する方法を示す例。
スパース二次行列を使用して二次計画法でメモリを節約する方法を示す例。
ソルバーベースの大規模な二次計画法を示す例。
基本的なポートフォリオモデルに対するソルバーベースの二次計画法を示す例。
2 次錐計画法
錐計画法を使用して,力学的ばね質量問題を解きます。
2次制約をconeprog形式に変換します。
二次計画問題を2次錐問題に変換します。
コード生成
2次最適化用のCコードを生成するための前提条件。
最適化ソルバーquadprogのコード生成の基本を学習します。
生成コードにおいてリアルタイム要件に対処する手法を紹介します。
問題ベースのアルゴリズム
最適化関数とオブジェクトで最適化問題を解く方法。
最適化変数と式で使用可能なすべての数学的演算とインデックス演算を一覧表示します。
アルゴリズムとオプション
線形制約と範囲制約のみをもつn次元の二次目的関数を最小化します。
基礎となるアルゴリズムの説明。
最適化のオプションを紹介します。
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