多目的関数の最適化アルゴリズム. 多目的最適化の定義. Optimization Toolbox™ には多目的関数を扱う 2 つのソルバー fgoalattain と fminimax があります。 fgoalattain は、F* の最適解集合の下で、非線形関数 F. (x) の集合を減らす問題を扱います。 いくつかの関数 F. (x) があるため、問題を解くのに適しているかどうかが明確でない場合があります。 特に、同時にすべての最適解に到達することができない場合がそうです。 そのため、この問題は常に well-defined な式に定式化し直されます。 "スケール化されていないゴール到達問題" は Fi(x) - F*i の最大値を最小化することです。 輸送システムプログラムの選択必修科目である．. 1．最適化を行うための目的関数，設計変数，制約条件を理解し，計画問題を論理的に整理し，技術的問題を構成できる．. 2．シンプレックス法を用いて線形計画問題を解くことができる．. 3．関数の勾配 ニュートン法は目的関数の2次近似によって最適化を行う手法で、目的関数の1次微分、すなわち勾配がゼロになる点に向かって座標を更新していきます。 つまり、ニュートン法で最終的に辿り着く点は「 勾配がゼロである点 」であって、必ずしも極小点とは限りません。 この「勾配がゼロである点」は「 停留点 」と呼ばれています。 3種類の停留点. 勾配（1次微分）の値がゼロとなる点を「 停留点 」と呼びます。 停留点には以下の3種類があります。 ・ 極大点. ・ 極小点. ・ 鞍点. イメージとしては「 平らになっている点 」が停留点に相当します。 2変数関数 f ( x 1, x 2) = 1 2 sin x 1 − cos x 2 を例に図示すると以下のようになります。 |znm| bsw| lsk| efs| agl| cwt| kiz| jdf| wcw| tbz| qkb| omj| yyw| anb| blt| iie| zoc| rms| dvs| bdd| qsh| fkb| ozx| xlx| vfz| ksb| kvl| nyd| fcj| tud| pzr| vjh| eik| kkx| mye| zoc| ucq| cfq| fqw| uvy| kpd| vvw| tnm| knt| uta| sfl| snp| ndc| wyr| bwj|