优化起点-MATLAB和Simulink金宝app - 金宝app,下载188bet金宝搏,金宝搏官方网站

完善开始点

关于提炼起点

如果你的问题的某些部分是不受约束的，GlobalSearch和MultiStart使用人工边界均匀地在每个组件中生成随机的起始点。然而，如果您的问题有遥远的极小值，您需要广泛分散的起始点来找到这些极小值。

使用以下方法获得广泛分布的起点：

在你的问题结构。
使用随机起始点集反对MultiStart算法。设置一个较大的ArtificialBound房地产随机起始点集对象。
使用CustomStartPointSet反对MultiStart算法。使用广泛分散的起点。

每种方法都有优点和缺点。

方法	优势	缺点
限定`问题`	自动点生成	制造出更复杂的黑森
	可以与一起使用`GlobalSearch`	不知道该设定多大的界限
	容易做	变化`问题`
	边界可以是非对称的	只有一致点
大的`ArtificialBound`在里面`随机起始点集`	自动点生成	`MultiStart`只有
	不会改变`问题`	只有对称的、均匀的点
	容易做	不清楚该设置多大`ArtificialBound`
`CustomStartPointSet`	可定制的	`MultiStart`只有
`CustomStartPointSet`	不会改变`问题`	需要编程来生成点

均匀的网格

要生成一个统一的起始点网格:

使用以下方法生成多维数组ndgrid.给出每个组件的下限、间距和上限。
例如，要生成一组三维数组，请使用
- 从-2到0的第一个组件，间距为0.5
- 从0到2的第二个组件，间距为0.25
- 第三个分量从-10到5，间隔1
```
[X, Y, Z] = ndgrid (2: .5:0, 0: .25:2 10:5);
```
将数组放入单个矩阵中，每行表示一个起点。例如：
```
W = [X (:), Y(,)、Z (:));
```
在这个例子中，W是一个720 × 3的矩阵。
把矩阵代入aCustomStartPointSet对象。例如:
```
custpts = CustomStartPointSet (W);
```

调用运行和CustomStartPointSet对象作为第三个输入。例如,

%假设问题结构和ms MultiStart对象存在[x,fval,flag,outpt,manymins] = run(ms,problem,custpts);

摄动网格

整数起始点产生的解比轻微扰动的起始点更不可靠。金宝搏官方网站

要获得起始点的扰动集:

生成一个起点矩阵，如第1-2步所示均匀的网格．
通过添加一个均值为0、方差相对较小的随机正态矩阵来扰动起始点。
例如均匀的网格，制作完成后W矩阵，添加一个扰动：
```
[X, Y, Z] = ndgrid (2: .5:0, 0: .25:2 10:5);W = [X (:), Y(,)、Z (:));W = W + 0.01*randn(size(W));
```
把矩阵代入aCustomStartPointSet对象。例如:
```
custpts = CustomStartPointSet (W);
```

调用运行和CustomStartPointSet对象作为第三个输入。例如,

%假设问题结构和ms MultiStart对象存在[x,fval,flag,outpt,manymins] = run(ms,problem,custpts);

无约束零部件的广泛分散点

问题的某些部分可能缺少上限或下限。例如：

虽然不存在明确的界限，但也存在组件无法达到的水平。例如，如果一个组件代表单个钻石的重量，则存在1 kg的隐式上限（希望钻石低于10 g）。在这种情况下，将隐式上限作为上限。
确实没有上界。例如，以字节为单位的计算机文件大小没有有效的上限。现在最大的尺寸可以是十亿字节或兆兆字节，但10年后，谁知道呢?

对于真正的无界组件，可以使用以下采样方法。生成大约1/n每个区域的积分(经验值(n)，exp(n+1))，使用下面的公式。如果u从0到1是随机均匀分布的吗r= 2u– 1在-1和1之间均匀分布。取

$y ＝胡志明市（ r ）（经验值（ 1 / | r | ） - e ）．$

y是对称的和随机的。对于下界为的变量磅,取

$y ＝磅 + （经验值（ 1 / u ） - e ）．$

类似地，对于上界为的变量乌兰巴托,取

$y ＝乌兰巴托 - （经验值（ 1 / u ） - e ）．$

例如，假设你有一个三维问题

x(1) > 0
x(2) < 100
x（3）无拘无束

要使150个起点满足这些约束条件，请执行以下操作：

u=rand（150,3）；r1=1./u（：，1）；r1=exp（r1）-exp（1）；r2=1./u（：，2）；r2=-exp（r2）+exp（1）+100；r3=1./（2*u（：，3）-1）；r3=符号（r3）。*（exp（abs（r3））-exp（1））；客户=客户起点集（[r1，r2，r3]）；

以下是此算法的一个变体。使用下限方法生成一个介于0和无穷大之间的数字。使用此数字作为点的半径。通过为每个组件取随机数并乘以半径，生成点的其他组件。在乘以半径之前，可以对随机数进行规格化，使其范数为1。有关此方法的工作示例，请参见多段无边界、广泛分散的起点．

例如:寻找更好的解决方案

MultiStart中的全局最小值多重局部极小．有两种简单的方法可以找到更好的解决方案:

使用更多的起点
在搜索空间上给出更严格的界限

建立问题结构MultiStart对象：

问题= createOptimProblem(“fminunc”,…“客观”,@ (x) sawtoothxy (x(1),(2)),…x0,(100、-50),“选项”,…optimoptions (@fminunc、“算法”、“拟牛顿”));女士= MultiStart;

使用更多的起点

运行MultiStart关于200个起点而不是50个起点的问题：

rng（14，'twister'）%用于再现性[x，fval，eflag，输出，manymins]=运行（ms，问题，200）MultiStart从起点完成了一些运行。200次局部解算器运行中有53次收敛到正局部解算器退出标志。x=1.0e-06*-0.2284-0.5567 fval=2.1382e-12 eflag=2 output=struct，带字段：funcount:32670 localSolverTotal:200 localSolverSuccess:53 localSolverIncomplete:147 localSolverNoSolution:0消息：“MultiStart已从起点完成部分运行。↵↵200次局部解算器运行中有53次收敛于正的局部解算器退出标志。'manymins=1x53全局解算器特性：X Fval Exitflag输出X0

这一次MultiStart找到了全局最小值，找到了51个局部最小值。

要查看本地解决方案的范围，请输入金宝搏官方网站直方图([manymins.Fval], 10)．

更紧的起点绑定

假设您相信有趣的局部解的所有分量的绝对值都小于100。起点边界的默认值为1000。要使用绑定的金宝搏官方网站不同值，请生成随机起始点集和ArtificialBound属性设置为100：

startpts = RandomStartPointSet(“ArtificialBound”,100年,…“NumStartPoints”,50);MultiStart从起始点完成一些运行。在50个本地求解器中，有29个以正的本地求解器退出标志汇合。x = 1.0e-08 * 0.9725 -0.6198 fval = 1.4955e-15 eflag = 2 output = struct with fields: funcCount: 7431 localSolverTotal: 50 localSolverSuccess: 29 localSolverIncomplete: 21 localSolverNoSolution: 0 message: 'MultiStart completed some of the runs from the start points。↵↵50个本地求解器中有29个在本地求解器退出标志为正的情况下运行。' manymins = 1x25 GlobalOptimSolution属性:X Fval Exitflag输出X0

MultiStart找到了全局最小值，并找到了22个不同的局部解。要查看本地解决方案的范围，请输入金宝搏官方网站直方图([manymins.Fval], 10)．