主要内容

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用于搜索包含多个极大值或极小值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、多开始和全局搜索。当目标或约束函数是连续的、不连续的、随机的、不具有导数的,或者包括模拟或黑盒函数时,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,您可以使用遗传算法或模式搜索求解器来识别帕累托前沿。

您可以通过调整选项,并为适用的求解器定制创建、更新和搜索功能来提高求解器的效率。您可以将自定义数据类型与遗传算法和模拟退火求解器一起使用,以表示难以用标准数据类型表示的问题。混合函数选项允许您在第一个求解器之后应用第二个求解器来改进解决方案。

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

基于梯度优化的多个起始点求解器,有约束或无约束

直接搜索

无导数优化的模式搜索求解器,有约束或无约束

遗传算法

遗传算法求解混合整数或连续变量优化,约束或无约束

粒子群

无导数无约束优化或有界优化的粒子群求解器

代理优化

代理优化求解昂贵的目标函数,边界和可选的整数约束

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

通过遗传或模式搜索算法的帕累托集,有或没有约束