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 Constrained Optimization - 制約条件付き最適化

Constrained Optimization(CO)は、パラメータに課せられた一般的な制約条件、境界条件下で任意の関数の最適化を

はかります。線形または非線形、等式または不等式で制約される一般的な条件下で逐次二次計画法(Sequential Quadratic Programming)

Newton-Raphson, quasi-Newton (BFGSまたはDFP)およびscaled quasi-Newton法、等の手法を使って

非線形プログラミング問題を解きます。これらの手法は選択することができます。またラインサーチ手法も選択可能です。

鞍点解(saddle point solution)を排除するTrust Region法も用意されています。

その高速な処理は大規模なモンテカルロ・シミュレーションやブートストラップ・シミュレーションにも適しています。

Optimizationも参照。

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