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線形計画法と混合整数線形計画法
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、整数制約がある場合はintlinprogを使用し、整数制約がない場合は线性规划问题を使用します。
関数
ライブ エディター タスク
| 最適化 | ライブ エディターでの方程式の最適化または解決 |
トピック
問題ベースの混合整数線形計画法
混合整数線形計画法の簡単な例。
この例では、混合整数線形計画問題を設定および解決する方法を説明します。
この例では、0-1 整数計画法を使用して古典的な巡回セールスマンの問題を解く方法を説明します。
この例では、収益からコストを引いた後の利益を最大化するよう、2.台のガス火力発電機の最適な運転スケジュールを設定する方法を示します。
この例では、最適化問題アプローチを使用して、0-1 整数計画によって割り当ての問題を解く方法を説明します。
この例では、問題ベース アプローチを使用して、混合整数二次計画法 （MIQP）のポートフォリオ最適化問題の解法を示します。
この例は、整数線形計画法のサブルーチンと共に線形計画法を使用して、カッティング ストック問題を解く方法を説明します。
一連のプロセッサが一連のタスクを完了するのにかかる最大時間を最小化します。
この例では、0-1 整数計画法を使用して数独パズルを解く方法を説明します。
ソルバーベースの混合整数線形計画法
混合整数線形計画法の簡単な例。
小規模サプライ チェーンにおけるロジスティクスを最適化する例。
設定と解を含む、古典的な巡回セールスマン問題です。
起動コストがかかる場合の発電のスケジュール設定方法を示す例。
0-1 整数計画法によるオフィスの割り当て: ソルバーベース
0-1 整数計画法を使用して割り当て問題を解きます。
混合整数二次計画法ポートフォリオ最適化問題: ソルバーベース
整数やその他の制約があるポートフォリオの二次計画問題を最適化する方法を示す例。
整数線形計画法のサブルーチンと共に線形計画法を使用して、カッティング ストック問題を解きます。
数独は整数線形計画法を使用して解くことができるタイプのパズルです。
問題ベースの線形計画法
問題ベースのアプローチを使用した線形問題の定式化。
線形計画法と問題ベースのアプローチを使用して決定論的多期間投資問題を最適化します。
問題ベース フレームワークでの多期間にわたる在庫モデルの作成
問題ベースのアプローチで一定期間在庫が保持される在庫モデルを作成します。
ソルバーベースの線形計画法
ソルバーベースのアプローチを使用した問題の定式化。
この例では、一般的な線形計画問題の解き方を示します。
問題が実行不可能となる線形制約の発見。
線形計画法を使用して多期間にわたる確定的な投資の問題を最適化します。
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。
ソルバーベースの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次元の線形目的関数を最小化します。
混合整数線形計画法の解に使用されているアルゴリズム。
最適化のオプションを紹介します。
解を改善したり、解を求めるための所要時間を短縮するための手順です。
intlinprogの解法プロセスの進行状況を監視する方法。
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