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4.3 数理最適化問題とアルゴリズムの対応

　以下は，Nuorium Optimizerで取り扱い可能な数理最適化問題と，Nuorium Optimizerが備えているアルゴリズムの対応一覧です．

　表の内容は

◎ 最も適している
○ 適している
R 整数性を緩和した問題を解く

　

を示します．

  LP MILP CMIQP WCSP※5 MINLP CQP CP NLP SDP NLSDP
simplex ◎ ◎                
hsimplex ◎ R       ◎        
asqp ○ ○ ◎     ◎        
higher ◎ R                
lipm ○ R R   R ◎ ◎ ○    
bfgs ○ R R   R ○ ○ ◎    
tipm ○ R R   R ○ ○ ◎    
lsqp ○ R R   R ○ ◎ ○    
tsqp ○ R R   R ○ ○ ◎    
lsdp ○ R※4 R※4           ◎ ○
trsdp ○ R※4 R※4           ○ ◎
wcsp   ◎※1 ◎※1 ◎ ○※1          
wls※2   ◎ ◎※6 ◎※3            
synthesis   ◎                

　

  • ※1について，0-1整数変数と離散変数（DiscreteVariable）のみを含む問題のみ扱うことができます．
  • ※2について，PySIMPLEから呼び出すことができます．
  • ※3について，wlsが扱えるのは制約式・目的関数がそれぞれ二次までの問題です．また，ハード制約とソフト制約のみ扱うことができます．
  • ※4について，SymmetricMatrixを用いて定式化した場合に扱うことができます．
  • ※5について，本表ではWCSPは「ソフト制約・セミハード制約・ハード制約が定義された連続変数を含まない問題」を指します．
  • ※6について，二次式が含まれる場合は，連続変数を含まない問題を扱うことができます．
4.2 アルゴリズム一覧
4.4 アルゴリズムの設定方法

 

 

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