优化使用粒子群

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此示例显示了如何使用颗粒处理求解器。

此示例中的目标函数是De Jong的第五个功能，该功能包含在全局优化工具箱软件中。

dejong5fcn

图包含一个轴对象。轴对象包含2个类型表面的对象，轮廓。

该功能具有25个局部最小值。

尝试使用默认值查找功能的最小值颗粒处理设置。

fun = @dejong5fcn;nvars = 2;RNG默认％可再现性[X，FVAL，EXITFLAG] =颗粒（娱乐，nvars）

优化结束了：目标值对最后一个选项的相对变化。MaxStalliterationsIterations Iterations少于选项。FunctionTolerance。

x =1×2-31.9521 -16.0176

FVAL = 5.9288

出口= 1

是解决方案X全球最佳？目前尚不清楚。查看功能图显示该函数具有该范围内组件的局部最小值[-50,50]。因此，将变量的范围限制为[-50,50]帮助求解器找到全球最低限度。

lb = [-50; -50];ub = -lb;[X，FVAL，EXITFLAG] =颗粒（Fun，nvars，lb，ub）

优化结束了：目标值对最后一个选项的相对变化。MaxStalliterationsIterations Iterations少于选项。FunctionTolerance。

x =1×2-16.0079 -31.9697

FVAL = 1.9920

出口= 1

这看起来很有希望：新解决方案的较低FVAL比前一个。但是X真正的全球解决方案？尝试使用更多粒子再次最小化，以更好地搜索区域。

选项= optimoptions（“颗粒”，，，，“蜂拥而至”，100）;[X，FVAL，EXITFLAG] =颗粒（娱乐，nvars，lb，ub，options）

优化结束了：目标值对最后一个选项的相对变化。MaxStalliterationsIterations Iterations少于选项。FunctionTolerance。

x =1×2-31.9781 -31.9784

FVAL = 0.9980

出口= 1

这看起来更加有前途。但是这个答案是全球解决方案，它的准确性如何？通过混合功能重新运行求解器。颗粒处理调用混合功能之后颗粒处理完成其迭代。

options.hybridfcn = @fmincon;[X，FVAL，EXITFLAG] =颗粒（娱乐，nvars，lb，ub，options）

优化结束了：目标值对最后一个选项的相对变化。MaxStalliterationsIterations Iterations少于选项。FunctionTolerance。

x =1×2-31.9783 -31.9784

FVAL = 0.9980

出口= 1

颗粒处理找到与以前相同的解决方案。这使您有些信心颗粒处理报告当地的最低限度和最终X是全球解决方案。

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