全局优化工具箱

解决多个极大值、多个极小值和非光滑优化问题

全局优化工具箱提供查找包含多个极大值或极小值的问题的全局解决方案的函数。金宝搏官方网站工具箱求解器包括代理、模式搜索、遗传算法、粒子群、模拟退火、多起点和全局搜索。当目标函数或约束函数是连续的、不连续的、随机的、不具有导数、或包含模拟或黑盒函数时,您可以使用这些求解器来解决优化问题。对于具有多个目标的问题,可以使用遗传算法或模式搜索求解器来识别Pareto前沿。

您可以通过调整选项来提高解决方案的效率,对于适用的解决方案,还可以定制创建、更新和搜索功能。您可以使用带有遗传算法和模拟退火求解程序的自定义数据类型来表示不容易用标准数据类型表示的问题。混合函数选项允许您通过在第一个解决方案之后应用第二个解决方案来改进解决方案。

开始

学习全局优化工具箱的基础知识

优化问题设置

选择求解器,定义目标函数和约束条件,并行计算

全局或多个起点搜索

基于梯度优化的多起点求解器,有约束或无约束

直接搜索

模式搜索求解无派生优化,有约束或无约束

遗传算法

遗传算法求解的混合整数或连续变量优化,有约束或无约束

粒子群

粒子群求解器,用于无导数无约束优化或有界优化

代理优化

具有边界和可选整数约束的昂贵目标函数的代理优化求解器

模拟退火

无导数无约束优化或有界优化的模拟退火求解器

多目标优化

帕累托集合通过遗传或模式搜索算法,有或没有约束