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优化工具箱™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 |
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い | |
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求解一个混合整数线性规划问题的优化建模 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 |
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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い | |
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 |
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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:制約付き非線形問題の解法,ソルバーベース 基本的な方程式の解法の例:例 |