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混合整数优化代理
这个例子展示了如何解决一个涉及到整数变量的优化问题。从R2019b开始,surrogateopt接受整数约束。在这个例子中，找到点x这最小化了multirosenbrock在10个维度中，函数的整数值参数范围从-3到6。的multirosenbrock函数是一个规模很小的函数，很难优化。它的最小值为0，在该点达到(1, 1,…,1)。
rng (1,“旋风”)%的再现性据nvar = 10;任何偶数磅= 3 * 1(1,据nvar);乌兰巴托= 6 * 1(1,据nvar);有趣= @multirosenbrock;intcon = 1:据nvar;%所有整型变量[溶胶,fval] = surrogateopt(有趣,磅,乌兰巴托,intcon)
surrogateopt停止，因为它超过了'options. maxfunctionevalues'设置的函数求值限制。
索尔=1×101 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
fval = 0
在这种情况下,surrogateopt没有找到正确的解决方案。
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