非線形ソルバー(NLP):ソルバーエンジン

先進的な非線形最適化

オクトーバー・スカイは、下記の非線形ソルバー(NLP: Non Linear Programing)も取り扱っています。各ソルバーに関する更なる情報をご要望の場合は、お問合せください。なお、これら非線形ソルバーは、AMPLおよびAIMMSから利用できます。

CONOPT

難しい非線形問題を解くための実績のあるソルバーの一つであるCONOPTは、効率的かつ信頼性の高い複数の手法を搭載しているので、幅広いモデルを処理することができます。強力な前処理ツールは、問題のサイズを小さくし、定式化の改善を提案することができます。また、特別な技術によって、素早く実行可能解にたどり着くことができます。

開発元ARKI Consulting & Development A/S
バージョン3.17A
求解可能な問題タイプ線形計画、二次計画、一般的な滑らかな連続変数を目的関数と制約に含む非線形計画問題
使用可能なアルゴリズム実行可能パス型一般化簡約勾配法、逐次二次計画、逐次線形計画からの自動選択
特徴二次導関数を巧く利用し、より確実に実行可能解を求めるための基本的なアルゴリズムへの拡張

KNITRO

Artelys社の Knitroは、最先端のアルゴリズムを使用した、連続変数、整数変数を含む様々な目的関数と制約の非線形性に対応するための、特に汎用性の高い非線形ソルバーです。Knitroは、変数の数が数十万に及ぶような大規模問題に対応可能なように設計されたソルバーです。

開発元Artelys
バージョン12.3
求解可能な問題タイプ線形計画、二次計画、一般的な滑らかな連続変数と整数変数を含む非線形計画問題
判別可能な特殊な式AMPLの「相補性」演算子を使用した相補性制約と均衡制約
使用可能なアルゴリズム連続変数だけの非線形計画問題に対しては、直接内点法、共役勾配内点法、逐次線形・二次有効制約法が選択できます。混合整数非線形計画問題に対しては、連続問題のいずれかのアルゴリズムで部分問題を求解することによる、一般もしくは凸関数に特化した分枝限定法が選択できます。
特徴共有メモリマルチコア計算のフル活用: 複数のアルゴリズムの中から最良のものを選択するための並列(コンカレント)最適化; 非凸問題の高精度な局所最適解を得るための並列多出発法; 線形代数ならびに有限差分法による勾配の並列計算。限界値や不等式の実行可能性を保持した探索を行うためのオプション。
その他すべてのプログラミング言語、モデリング言語およびツール(除く:GAMS)をサポートしているFULL KNITROも販売しています。

MINOS

MINOSは、線形および非線形な数理最適化問題の両方で使用可能なソルバーです。このソルバーは、大規模かつ疎な非線形制約のための実証済みの方法を取り入れていれており、非線形の目的関数と線形もしくは線形に近い非線型制約を持つ問題に対して特に有効です。

開発元Stanford Systems Optimization Laboratory
バージョン5.51
求解可能な問題タイプ線形計画、二次計画、一般的な滑らかな連続変数を目的関数と制約に含む非線形計画問題
使用可能なアルゴリズム線形計画問題に対する主単体法、非線形目的関数の問題に対する簡約勾配法、非線形制約問題に対する射影拡張ラグランジュ法
特徴効率を改善するために、線形制約と非線形制約を別々に処理しています。

SNOPT

SNOPTは、難しい大規模非線形問題のための広く使用される大規模最適化ソルバーです。SNOPTは、関数評価や勾配の計算が困難な非線形問題に対して特に効果的な、実績のある広い適用性を持った手法を採用しています。

開発元Stanford Systems Optimization Laboratory
バージョン7.5-1.2
求解可能な問題タイプ線形計画、二次計画、一般的な滑らかな連続変数を目的関数と制約に含む非線形計画問題
使用可能なアルゴリズム線形計画問題に対する主単体法、非線形な目的関数と制約を持つ非線形問題に対する逐次二次近似を用いた拡張ラグランジュ法
特徴多くの変数が線形制約として入力されている場合、または、多くの制約が等式で成立する場合(つまり、変数の自由度が少ない時)に、特に効率よく解くことができます。また、実行不可能性に対処するための柔軟な制約定式化が使用できます。

LOQO

LOQOは、連続二次近似を応用した内点法に基づくソルバーで、線形・非線形、凸問題・非凸問題、制約問題・無制約問題のいずれも解くことができます。特に凸問題については、大域的最適解、非凸問題については初期解から導かれる局所最適解を求めます。

開発元プリンストン大学ロバート・ヴァンデルベイ教授(Prof. Robert Vanderbei, Princeton University)
バージョン7.03
求解可能な問題タイプ線形計画、二次計画、連続変数からなる滑らかな非線形目的関数と制約を持つ非線形計画問題
使用可能なアルゴリズム非実行可能初期解および主双対内点法(線形計画、二次計画問題)、一般的な非線形目的関数および制約に対するロバストな拡張
特徴問題が凸であることを指定することで、より優れた性能向上を達成可能

ライセンス

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NLP評価版は、AMPL評価版からご利用される場合にのみ提供可能です。

ライセンス(評価版&アカデミック版)

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