全局优化工具箱

解决多个极大值、多个极小值和非光滑优化问题

全局优化工具箱提供了寻求全球解决方案,包含多个最大值或最小值问题的功能。金宝搏官方网站工具箱求解器包括替代,模式搜索,遗传算法,粒子群,模拟退火,多头,和全局搜索。您可以使用这些求解的优化问题,其中目标或约束函数是连续的,不连续的,随机的,不具备衍生品,或者包括模拟或黑盒功能。对于有多个目标的问题,则可以使用遗传算法或模式搜索求解器识别Pareto前沿。

您可以通过调整选项提高求解有效性,适用的求解器,自定义创建,更新和搜索功能。您可以使用自定义数据类型与遗传算法和模拟退火求解代表不容易与标准数据类型表达的问题。混合动力功能选项,可以在第一之后将第二求解器改善的解决方案。

开始:

解决优化问题

选择一个解决方案,定义您的优化问题,并为算法行为、公差、停止条件、可视化和自定义设置选项。

指定求解和问题

决定根据问题的特点和预期的效果解算器。写功能,以指定非线性目标和约束。

光滑和非光滑问题。

设置常见的选项

设置适用于所选解算器停止标准。设置容最优和约束。与并行计算加速。

速度起坐从并行计算。

评估中间结果

使用绘图函数获得关于优化过程的实时反馈。写你自己的或使用那些提供的。使用输出函数创建自己的停止条件,将结果写入文件,或编写自己的应用程序来运行解决方案。

自定义绘图功能的模式搜索。

GlobalSearch和MultiStart

应用基于梯度的求解器来查找搜索全球最小的从多个起始点局部极小。其他本地或全局最小值返回。解决无约束和限制的问题,是平滑的。

比较求解器

使用GlobalSearch生成多个起始点并启动非线性求解,往往造成高品质的解决方案之前进行过滤。金宝搏官方网站多头允许您选择当地求解器和多种方法来创建起点。

GlobalSearch和MultiStart结果。

选择GlobalSearch选项

指定的试验点,并调整搜索次数。

选择多头选项

指定非线性解算器。选择生成起点或使用用户定义的一组的方法。与并行计算加速。

代孕优化

寻找具有耗时目标函数的问题的全局极小值。求解器建立了一个函数的近似值,这个近似值可以快速计算并最小化。

指出问题

适用于有界、非线性或整数约束的问题。目标函数并不需要可微或连续的。

选择选项

提供的一组初始点和可选的目标值的用于构建初始替代。设置点的数量要用于替代和最小样本距离。与并行计算加速。

模式搜索

使用三种直接搜索算法之一来解决优化问题:通用模式搜索(GPS)、生成集搜索(GSS)和网格自适应搜索(MADS)。在每个步骤中,生成并计算点的网格模式。

指出问题

适用于不受约束或已绑定的问题,线性或非线性的约束。目标和约束功能,不需要可微或连续的。

在白山攀登华盛顿山。

选择选项

在轮询选项中进行选择,并设置在每个步骤中要计算的点数。使用可选的搜索步骤来提高效率。控制网格的变化,包括细化和收缩。与并行计算加速。

内置地块的函数值和评估。

遗传算法

通过模仿生物进化的原则来寻找全局的最小值,在生物繁殖中使用基于基因组合的规则来反复修改单个点的种群。

指出问题

适用于无约束或有约束、线性、非线性或整数约束的问题。目标和约束功能,不需要可微或连续的。

选择选项

创造,适应度变换,选择,交叉和变异选项中进行选择。指定人口规模,权贵子弟的数量和交叉部分。与并行计算加速。

功能与几个局部极小。

定制

提供自己的功能创造,选择和突变。使用自定义的数据类型,以更轻松地表达你的问题。申请第二优化来优化解决方案。金宝搏官方网站

解决旅行商问题。

粒子群

搜索使用昆虫蜂拥的行为启发算法全局最小。每个粒子以速度和方向移动的影响通过迄今已发现的最佳位置和群已经找到的最佳位置。

指出问题

适用于无约束的问题或约束的限制问题。目标函数并不需要可微或连续的。

显示每个粒子的五招路径。

选择选项

通过惯性和自我和社会调整的权重设置调节速度计算。设置邻域大小。与并行计算加速。

内置的绘图功能。

定制

提供自己的函数创建初始群。申请第二优化来优化解决方案。金宝搏官方网站

在随机函数粒子群。

模拟退火

使用概率搜索算法搜索全局极小值,该算法模拟退火的物理过程,在退火过程中,材料加热,然后缓慢降低温度以减少缺陷,从而最小化系统能量。

指出问题

适用于无约束的问题或约束的限制问题。目标函数并不需要可微或连续

功能与许多局部极小。

选择选项

选择自适应模拟退火,玻尔兹曼退火,或快速退火算法的选项。

模拟退火可视化。

定制

创建函数来定义退火过程,验收标准,和温度计划。使用自定义的数据类型,以更轻松地表达你的问题。申请第二优化来优化解决方案。金宝搏官方网站

多处理器的时间表。

多目标优化

识别具有多个目标和约束、线性或非线性约束的问题的帕累托前沿——非支配解集。金宝搏官方网站使用模式搜索或遗传算法求解。

比较求解器

与多目标遗传算法相比,使用多目标模式搜索算法生成的帕累托前缘函数计算量较少。遗传算法可以产生更宽的点距。

选择模式搜索选项

提供一组初始点。指定所需的Pareto集大小、最小轮询分数和卷更改容限。自动绘制二维和三维帕累托前沿。与并行计算加速。

三个目标帕累托表面。

集遗传算法的选项

指定个人的分数保持在世界排名第一的帕累托前沿。自动绘制2D帕累托前沿。与并行计算加速。

Pareto前沿的两个目标。

最新的特性

代孕优化非线性约束

解决具有非线性和整数约束的耗时非线性优化问题

查看发行说明对任何这些特征和对应的功能的详细说明。