二次計画法と錐計画法
二次目的と線形制約または錐制約のある問題の解決
最適化問題を解く前に，問題ベ，スかソルバ，ベ，スか，適切なアプロ，チを選択しなければなりません。詳細は，はじめに問題ベスアプロチまたはソルバベスアプロ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。実行する問題ベスの手順にいては，問題ベスの最適化ワクフロ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，の選択を含め，実行するソルバ，ベ，スの手順に，いては，ソルバ，ベ，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▪▪ブエディタ▪▪タスク
| 最適化 | ラ▪▪ブエディタ▪▪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，スの二次計画法
- 範囲制約付きの二次計画法:問題ベ，ス
各種のアルゴリズムを使用して範囲制約がある問題ベ，スの二次計画問題を解く方法を示す。 - 大規模なスパ，ス二次計画法，問題ベ，ス
問題ベ，スのアプロ，チを使用して大規模なスパ，ス二次計画を解く方法を示す。 - 範囲制約付き二次計画法，問題ベ，ス
問題ベ，スの大規模な二次計画法を示す例。 - ポ，トフォリオ最適化に対する二次計画法，問題ベ，ス
基本的なポ，トフォリオモデルに対する問題ベ，スの二次計画法を示す例。 - 优化工具箱を使用したポ，トフォリオの分散化
この例では，最適化関数を使用して，ポトフォリオの資産分散化の3の手法を示します。
ソルバ，ベ，スの二次計画法
- 範囲に制約のある二次の最小化
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。 - 多数の線形制約がある場合の二次計画法
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。 - Quadprogのウォ，ムスタ，ト
大規模な二次計画法でウォ，ムスタ，トが効果を発揮できることを示します。 - ウォ，ムスタ，トのベストプラクティス
求解の繰り返しを高速化するために，最適なウォ，ムスタ，トの使用方法を説明します。 - 密な構造化されたヘッシアンを使った二次最小化
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。 - 内点法アルゴリズムを使った大規模なスパ，ス二次計画法
スパ，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。 - 範囲制約付きの二次計画法，ソルバ，ベ，ス
ソルバ，ベ，スの大規模な二次計画法を示す例。 - ポ，トフォリオ最適化問題に対する二次計画法，ソルバ，ベ，ス
基本的なポ，トフォリオモデルに対するソルバ，ベ，スの二次計画法を示す例。
問題ベスの2次錐計画法
- 錐計画法を使用した区分線形ばね質量系のエネルギ，の最小化，問題ベ，ス
錐計画法の問題ベ，スの例を示します。 - 離散化された最適軌跡(問題ベ，ス)
この例では，問題ベ，スのアプロ，チを使用して，離散化された最適軌跡問題を解く方法を示します。 - Coneprogアルゴリズムの速度の比較
この節では，各種LinearSolverオプション設定を使用し，一連の錐計画問題のタ▪▪▪ミングに▪▪▪いて説明します。 - 問題ベ，スの錐計画法の制約の記述
解决で問題解決にconeprogを使用する際の要件。
ソルバ，ベ，スの2次錐計画法
- 錐計画法を使用した区分線形ばね質量系のエネルギの最小化(ソルバベス)
錐計画法を使用して，力学的ばね質量問題を解きます。 - 2次制約から2次錐制約への変換
2次制約をconeprog形式に変換します。 - 二次計画問題から2次錐問題への変換
二次計画問題を2次錐問題に変換します。
コ，ド生成
- Quadprog用のコ，ド生成の背景
2次最適化用のcコドを生成するための前提条件。 - Quadprogのコ，ド生成
最適化ソルバquadprogのコ，ド生成の基本を学習します。 - ウォ，ムスタ，トのベストプラクティス
求解の繰り返しを高速化するために，最適なウォ，ムスタ，トの使用方法を説明します。 - リアルタムアプリケションの最適化コド生成
生成コドにおいてリアルタム要件に対処する手法を紹介します。
問題ベ，スのアルゴリズム
- 問題ベ，スの最適化アルゴリズム
最適化関数とオブジェクトで最適化問題を解く方法を学習します。 - 問題ベ，スの錐計画法の制約の記述
解决で問題解決にconeprogを使用する際の要件。 - 最適化変数および式でサポ，トされる演算
最適化変数と式でサポトされている数学的演算とンデックス演算を確認します。
アルゴリズムとオプション
- 二次計画法のアルゴリズム
線形制約と範囲制約のみをもn次元の二次目的関数を最小化します。 - 2次錐計画法アルゴリズム
基礎となるアルゴリズムの説明。 - 最適化オプションリファレンス
最適化のオプションを紹介します。
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