主要内容

多目标优化

通过遗传或模式搜索算法,有或没有约束的帕累托集

当你有几个你想同时优化的目标函数时,这些求解器会在竞争的目标函数之间找到最优的权衡。

功能

全部展开

gamultiobj 利用遗传算法求解多个适应度函数的Pareto前沿
paretosearch 在帕累托集合中寻找点
optimoptions 创建优化选项
resetoptions 重置选项

住编辑任务

优化 在实时编辑器中优化或求解方程

主题

创建帕累托面前

帕累托阵线的两个目标

演示了如何创建帕累托前端并将其形象化。

焊接梁的优化设计

显示了成本和焊接梁强度之间的权衡。

比较paretosearch和gamultiobj

解决同样的问题使用paretosearchgamultiobj来查看每个求解器的特征。

利用遗传算法进行多目标优化

用绘图函数和矢量化方法解决一个简单的多目标问题。

多目标遗传算法选项

控件上的一些选项的效果gamultiobj解决方案的过程。

何时使用混合函数

描述混合函数可能提供更高精度或速度的情况。

绘制3-D Pareto Front

绘制一个三维的帕累托集合。

多目标的背景

什么是多目标优化?

描述了帕累托最优设置。

gamultiobj算法

如何gamultiobj算法有效。

paretosearch算法

描述了paretosearch算法。

gamultiobj选项和语法:与ga的区别

的选项之间的区别遗传算法gamultiobj

遗传算法的选择

描述遗传算法的选项。

模式搜索选项

描述模式搜索的选项。