你能澄清预期的结果是什么。你想读优化变量的中间值在每个迭代模式搜索?
通过变量通过模式搜索迭代
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大家好!
我用模式搜索来解决一个极大极小问题。我知道模式搜索:
1)开始使用轮询的阶段,调查当前网格点通过计算目标函数值,
2)组织所有目标函数的值,选择最高的网格情况下目标函数值,
3)移动网格在过去成功的调查点(或它的叶子中央网格点之前),并开始从1),
4)继续直到达到收敛(可能)。
我的问题是
:有可能通过的一个变量
最好的
目标函数(2)下一个轮询阶段(第3点)?
很多谢谢!
3评论
金星日报席尔瓦·门德斯
2021年5月4日
编辑:金星日报席尔瓦·门德斯
2021年5月5日
大家好！
% %修改选项设置
我的示例问题:
(组合,custototal exitFlag、输出
人口
,
分数
)= ga (@ smc09v7AG_01 n_vars, A、b Aeq,说真的,磅,乌兰巴托,非线性,Integral_variables,设置)
”
人口
“我不确定所有个体从一代还是最后一个回来。和“
分数
“返回每一个的评价。
希望它能够工作!
//www.tatmou.com/help/gads/genetic-algorithm-options.html
接受的答案
埃米尔哈姆萨
2020年3月31日
代码显示了如何得到patternsearch的信息从每个迭代
全球x_iterations y_iterations
x_iterations = [];
y_iterations = [];
obj_fun = @ (x)和(x ^ 2。* exp (x ^ 2)。* abs(日志(x + 1)));
选择= optimoptions (“patternsearch”,“OutputFcn”,@myOutFcn);
[x_final, f_final] = patternsearch (obj_fun,兰德(1,10),[],[],[],[],[],[],[],选择);
函数(停止、选择optchanged) = myOutFcn (optimvalues、期权、旗)
全球x_iterations y_iterations
x_iterations = [x_iterations;optimvalues.x];
y_iterations = [y_iterations;optimvalues.fval];
停止= false;
optchanged = false;
结束
这个页面显示了如何定义outputFcn来获得更多的细节为每个迭代优化算法:
//www.tatmou.com/help/gads/pattern-search-options.html f14623
