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* Introduction to cobyla::
* Functions and Variables for cobyla::
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@end menu

@node Introduction to cobyla, Functions and Variables for cobyla, cobyla, cobyla
@section Introduction to cobyla

@code{fmin_cobyla}は
Powell[1][2][3]による
Fortran制約最適化ルーチンCOBYLAの(@code{f2cl}による)Common Lisp翻訳です。

COBYLAは
X上の形式g(X) >= 0のM個の不等式制約を条件として目的函数F(X)を最小化します。
ここで、XはN個の成分を持つ変数のベクトルです。

等式制約g(X)=0は、
よく、不等式制約の組g(X)>=0と-g(X)>= 0で実装することができます。
MaximaのCOBYLAインターフェースは等式制約を受け入れ、
内部的に等式制約を不等式制約の組に変換します。

アルゴリズムは目的函数や制約函数の線形近似を用います。
変数空間内のN+1点での線形補間で形成された近似です。
補間点は単体の頂点としてみなされます。
パラメータRHOは単体のサイズを制御し、
RHOBEGからEHOENDに自動的に減らされます。
それぞれのRHOで、
サブルーチンは
現在のサイズにとって変数の良いベクトルを達成しようとし、
そして、RHOは値RHOENDに達するまで減らされます。
それゆえに、RHOBEGとRHOENDはそれぞれ、変数への合理的な初期変化と
変数に要求される精度に設定されるべきですが、
この精度は、保証はないので、実験の対象として見るべきです。
ルーチンは、
変数の変化を計算する時、
制約を単一のペナルティ函数にひとまとめにせずに、
制約それぞれを個別に扱います。
サブルーチン名は
the phrase Constrained Optimization BY Linear Approximations(線形近似による位相制約下最適化)に由来します。



参考文献:

[1] Fortran Codeは@url{http://plato.asu.edu/sub/nlores.html#general}から

[2] M. J. D. Powell, "A direct search optimization method that models the objective and constraint functions by linear interpolation," in Advances in Optimization and Numerical Analysis, eds. S. Gomez and J.-P. Hennart (Kluwer Academic: Dordrecht, 1994), p. 51-67. 

[3] M. J. D. Powell, "Direct search algorithms for optimization calculations," Acta Numerica 7, 287-336 (1998).  Also available as University of Cambridge, Department of Applied Mathematics and Theoretical Physics,  Numerical Analysis Group, Report NA1998/04 from @url{http://www.damtp.cam.ac.uk/user/na/reports.html}

@opencatbox
@category{Numerical methods}  @category{Optimization} @category{Share packages} @category{Package cobyla}
@closecatbox

@node Functions and Variables for cobyla, Examples for cobyla, Introduction to cobyla, cobyla
@section Functions and Variables for cobyla

@deffn {関数} fmin_cobyla (@var{F}, @var{X}, @var{Y})
@deffnx {関数} fmin_cobyla (@var{F}, @var{X}, @var{Y}, optional_args)

オプションの制約の組を条件として多変数@var{X}に関する式@var{F}の近似的最小を返します。
@var{Y}は@var{X}に対する初期推測のリストです。

@var{F}は関数名やラムダ式ではなく、通常の式でなければいけません。

@code{optional_args}は、
@code{@var{symbol} = @var{value}}のように指定される付加的な引数を表します。
認識されるオプションの引数は以下の通りです:

@table @code
@item constraints
@var{X}が満たさなければいけない不等式と等式の制約のリスト。
不等式制約は、
形式@code{g(@var{X}) >= h(@var{X})}もしくは@code{g(@var{X}) <= h(@var{X})}の
実際の不等式でなければいけません。
等式制約は
形式@code{g(@var{X}) = h(@var{X})}のものでなければいけません。
@item rhobeg
単体のサイズを制御する内部RHO変数の初期値(デフォルトは1.0)。
@item rhoend 
要望される最終値rhoパラメータ。
近似的に変数の精度です。(デフォルトは1d-6)
@item iprint
冗長な出力レベル(デフォルトは0)。
@itemize
@item
0 - 出力なし
@item
1 - 計算終了時にまとめ
@item
2 - 変数のベクトルやRHOが減らされる時のある函数情報と一緒に、
RHOとSIGMAのそれぞれの新しい値が印字されます。
@item
3 - 2と同様ですが、F(X)が計算される時情報が印字されます。
@end itemize
@item maxfun
函数評価の最大回数(デフォルトは1000)。
@end table

返す時、ベクトルが与えられます:
@enumerate
@item
最小を与える変数の値。
これは
@var{X}の中にリストされた変数のそれぞれに関する
形式@code{@var{var} = @var{value}}の
要素のリストです。
@item
最小化された函数値
@item
函数評価の回数
@item
以下の意味を持つリターンコード
 @enumerate
 @item
 0 - エラーなし。
 @item
 1 - 函数評価の最大回数の上限に到達した。
 @item
 2 - 進行を妨げる丸め誤差。
 @end enumerate
@end enumerate

@code{load(fmin_cobyla)}はこの関数をロードします。

@end deffn

@deffn {関数} bf_fmin_cobyla (@var{F}, @var{X}, @var{Y})
@deffnx {関数} bf_fmin_cobyla (@var{F}, @var{X}, @var{Y}, optional_args)

この関数は、
多倍長浮動小数点演算が使われること、
@var{rhoend}のデフォルト値が@code{10^(fpprec/2)}であることを除いて、
@code{fmin_cobyla}と同一です。

更に知るには@code{fmin_cobyla}を参照してください。

@code{load(fmin_cobyla)}はこの関数をロードします。

@end deffn

@node Examples for cobyla, , Functions and Variables for cobyla, cobyla
@section Examples for cobyla

x1*x2を1-x1^2-x2^2 >= 0の条件で最小化します。
理論的解はx1 = 1/sqrt(2), x2 = -1/sqrt(2)です。

@c ===beg===
@c load(fmin_cobyla)$
@c fmin_cobyla(x1*x2, [x1, x2], [1,1], 
@c             constraints = [x1^2+x2^2<=1], iprint=1);
@c ===end===
@example
(%i1) load(fmin_cobyla)$
@group
(%i2) fmin_cobyla(x1*x2, [x1, x2], [1,1], 
                  constraints = [x1^2+x2^2<=1], iprint=1);
@end group
   Normal return from subroutine COBYLA

   NFVALS =   66   F =-5.000000E-01    MAXCV = 1.999845E-12
   X = 7.071058E-01  -7.071077E-01
(%o2) [[x1 = 0.70710584934848, x2 = - 0.7071077130248], 
       - 0.49999999999926, [[-1.999955756559757e-12],[]], 66]
@end example

追加の例はshare/cobyla/exディレクトリにあります。

