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目次
はじめに
最適化とは？
最適化の応用例
- ポートフォリオ最適化
- 電子回路における部品サイズの最適化
- データフィッティング
- ロボット工学
最適化問題の解き方
- 最小二乗法問題
- 制約無し最適化
- 線形計画法問題
- 二次計画法問題
- 凸最適化
最適化ツール群
- C++製非線形最適化ライブラリCeres Solver
- MATLAB製凸最適化モデリングライブラリ CVX
- Python製凸最適化モデリングライブラリ CVXpy
- 凸最適化Cコードジェネレータ cvxgen
参考資料
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はじめに

最新のロボット技術の重要な技術として、

確率・統計の技術も重要ですが、

もう一つよく利用されるのが最適化技術です。

特に、パスプランニングや制御などでよく利用されます。

近年は様々なプラットフォームで利用可能な、

最適化ツール(ソルバー)が気軽に利用できるので、

ソルバーにデータを入れれば

求めている答えを得ることができることも多いです。

しかし、やはりそのようなツールを使うとしても、

背景にある技術を知ることも重要だと思うので、

自分で少し勉強した内容をまとめておきたいと思います。

下記で述べる内容は基本的に下記の資料を参考にまとめました。

いずれも素晴らしい資料ですので、

より詳しく学びたい方は下記の資料を参考にしてもらえると良いと思います。

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