最適化手法について

オプティマイザは、測定値と予測値（それぞれ n 個）の偏差を最小化することを目的として、マップ／カーブの適合値 p を適合します。

式. 5: 最適化手法

p	適合値
n	測定ポイントの数
Y_predicted	ASCMO-MOCA／ASCMO-MOCA Runtimeの予測値
Y_measured	インポート済みデータ
W_o	最適化の重み
W_c	制限の重み
W_g	勾配の重み（1～D次元）
W_k	平滑度の係数（1～D次元）

絶対偏差は二乗することにより最小化され、偏差が大きいほどペナルティが大きくなります。

基本の式に、平滑度、ローカルな制限、勾配の限界を加えることができます。これは以下のような式で表されます。

Local Constraintsの「違反に関する表示」を参照してください。