目次
- 目次
- はじめに
- CVXPYとは?
- インストール方法
- CVXPYによる最小二乗法のサンプルコード
- シンプルな最適化問題を解いてみる(その2)
- ナップサック問題をCVXPYで解いてみる
- シンプルなモデル予測制御をCVXPYで解いてみる
- CVXPYを使う時の基礎
- 名前空間
- 最適問題の変更
- 最適化問題が解けない場合の状態管理
- ベクトルと行列
- 制約条件
- パラメータ
- CVXPYにおける関数
- 演算子
- インデクシングとスライシング
- 転置
- べき乗
- スカラー関数
- 要素関数
- ベクター/行列関数
- travis CIでCVXPYを利用する時の設定
- 参考資料
- MyEnigma Supporters
はじめに
先日、最適化技術の一つである
線形計画法や二次計画法の紹介をしましたが、
最適化の式が、そこで紹介した標準形と同じでないと
最適化が実現できないという問題があります。
実はかなりの数の最適化の問題は、
上手く数式変換することで
上記の標準形に変換することができます。
このような変換を自動的に実施するソフトを
最適化モデリングツールと呼ぶのですが、
今回はこの最適化モデリングツールの一つであり、
Python製のCVXPYというツールの紹介をしたいと思います。
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