全局优化工具箱

LösungVonnicht Glatten OptimierungsProblemen und OptimierungsProblemen Mit Mehreren Maxima und Minima

Die Global Optimization Toolbox Bietet Funktionen ZurGlobalenLösungVon遇到的备忘录,Mehrere Maxima Oder Minima Umfassen。Der Goolbox Sind Trustogat,模式搜索,Genetischer algorithmus,Partikelschwarm,Simuliertes退火,MultiStart und Globalsearch。MIT Diesen SolvernKönnenSieOptimierungsProblemeLösen,北丹希望Die Zielfunktion oder Die Bedingungsfunktion Stetig,Unstetig Oder Stocastisch Ist ofer keine stochastungen aufwwweist oder simulaten over black-box-funktionenenthält。FÜR问题麻省理工学院MEHRERENZIELENKÖNNENSSIEMITHILFE DE GENETISCHEN算法ODER DES PACTION-SOLVERS EINE PariTo-Front Idendifizieren。

SieKönnendie Solver-EffektivitätVervestern,Indem Sie Operenen Anpassen und(Bei Einigen Solvern)Die Eterlungs-,Aktualisierungs- und Supfunktionen Spezifisch Anpassen。SieKönnenSpezifischAngepasstedatentypen Mit Den Genetischen almorithmus-und SimulierteAbkühlung-Solvern Verwenden,UM问题ZuLösen,Die Nicht Einfach Mit StandardDattypenAusgeRcücktWerdenKönnen。Mithilfe derHybridfunktionKönnenSIEELEINELÖSUNGTURCHANWENDUNG欧莱斯ZWEITEN SOLVERS NACH DEM ERSTEN VERBESSERN。

Jetzt Beginnen:

LösungVonOptimierungsProblemen.

WählenSIEEINENSOLVER,Deperieren Sie Ihr OptimierungsProblus ungenssieoneachenfürdasalgorichusverhaltensowiefürtoleranzen,stoppkriterien,Visualisierungen und Anpassungen Fest。

angeben von solver und问题

Entscheiden Sie SichAbhängigvon eigenschaften des问题und von dengewünschtenergebnissenfüreinen求解器。Schreiben Sie Funktionen,UM Nichtlineare Ziele und Bedingungen Anzugeben。

Festlegen Allgememeiner Optionen.

Legen Sie DieStoppkriterienFürdenausgewähltenOververstver。Legen Sie ToleranzenFürieyallitätundedbedingungen Fest。Beschleunigen Sie DieLösung并行计算。

Beschleunigengen陷入平行计算。

Bewerten von zwischenergebnissen.

Verwenden Sie Darstellungsfunktionen,Um Den Optimierungsfortschritt在Echtzeit Zu Verfolgen。Schreiben Sie igenen oder verwenden sie die bereitellten。Verwenden Sie Ausgabefuncunktionen,Um Ihre Eigenen Stoppkriterien Zu Sectionieren,Schreiben Sie Ergebnisse在Dateien,Oter Schreiben Sie Ihre Eigenen AppsFürieausführungder求解器。

Benutzerdefinierte DarstellungsfunktionFür模式搜索。

Globalsearch und MultiStart.

Verwenden Sie Gradientenbasierte Solver,UM Bei der Suche Nach Globalen Minima Lokale Minima Von Mehreren StartPunkten Aus Zu Finden。Andere Lokale oder globale minima werdenzurückgeben。LösensieGlatte问题Mit Und Ohne Bedingungen。

Vergleichen von Solvern.

Verwenden Sie Globalsearch,UM Mehrere Startpunkte Zu Generieren und Sie Zu Filtern,Bevor Sie Den Nichtlinearen Solver Staren。死亡中死亡Zultährthäufigzulösungen。MITMultiStartKönnenSieLokale Solver SowieverschiedeneMöglichkeitenFürieTellungvonStartpunktenWählen。

ergebnisse von globalsearch und multiStart。

Auswählenvon选项fürflobalsearch

legen sie die anzahl der testpunkte fest und ondermieren sie suee。

Auswählenvon申请FürMulistart

Geben Sie Noichtlinearen求解器An。WählenSieeeineGenerierungsodeFürStartpunkte Oder Verwenden Sie Einen Benutzerdefintienten Satz。Beschleunigen Sie DieLösung并行计算。

Surrogatbasierte Optimierung.

Suchen Sie Nach Globalen Minima In Mit Zeitaufwendigen Zielfunktionen。Der Solver Estellt EineNäherungfüriefunktion,Die Schnell Evaluiert undimiertWerden Kann。

auswählenvon optionen.

Stellen Sie Einen Satz von Anfangspunkten undreposenten Zielwerten Bereit,UM DasAnfänglicheMersogatZu Eertheren。Legen Sie Die Anzahl der Punkte Fest,DieFürdasMerogatVerwendet Werden Sollen,Sowie Einen Minimalen Abstandzwischen den einzelwerten。Beschleunigen Sie DieLösung并行计算。

模式搜索

LösenSieOptimierungsProbleme,Indem Sie Einen von Drei verschiedenen algorithmen zur direkten verwenden:广义模式搜索(GPS),生成设置搜索(GSS)und Mesh自适应搜索(Mad)。在Jedem Schritt Wird Ein Netzmuster Aus Punkten Generiert und Evaluiert。

angeben des问题

Lösen筛子问题Ohne Bedingungen,Mit Grenzbedungen Oter Mit Linearen Oder Nichtlinearen Bedingungen。die zielfunktion und diebedingungsfunktionmüssennicht digrandenzierbar oder stetig sein。

Beseigen von山华盛顿在Den白色山脉。

auswählenvon optionen.

Wählen筛子轮询 - 奥斯·艾斯,八章塞伊斯·德国朋克节,死于Jedem Schritt Evaluiert Werden Sollen。Verwenden Sie Einen可选地品如此,UM Die Effizienz ZuErhöhen。Steuern Sie,Wie Sich Das NetzVerändert,einschließlichverfeinerung und zusammenziehung。Beschleunigen Sie DieLösung并行计算。

Integrierte Grafische DarstellungenFürfunktionswert und -evaluierungen。

Genetischer算法

Suchen Sie Nach Globalen Minima,Indem Die Prinzienien der Biologischen Evolution Nachgeahmt Werden。Dies Geschieht Durch Das WiederthteÄndernEiner种群von Einzelnen Punkten·米思福尔·雷德尔(Die Basierend Auf在Der Biologischen Fortpflanzung Vorkommenden Genkombinationen Gebildet Wurden。

angeben des问题

Lösen筛子问题Ohne Bedingungen,Mit Grenzbedungen Oter Mit Linearen,Nichtlinearen Oder Ganzzahligen Bedingungen。die zielfunktion und diebedingungsfunktionmüssennicht digrandenzierbar oder stetig sein。

auswählenvon optionen.

WählenSieOnter OptionenFür·埃斯特隆,健身缩放,Auswahl,Crossover Und Bration。Geben Sie DiePopulationsgröße,Die Anzahl Von Elite Children Und Den Crossover-Anteil An。Beschleunigen Sie DieLösung并行计算。

Funktion Mit Mehreren Lokalen Minima。

anpassen.

Stellen Sie Ihre EigenenFunktionenFürieTellung,Die Auswahl und Die Bration Bereit。verwenden sie benutzerdefinierte datentypen,um ihr问题leberter zu formulieren。Wenden Sie Eine Zweite Optimierung AN,UMLösungenZu Verfeinern。

Lösungssreisendendes sturess des handlungsreisenden。

partikelschwarm.

Suchen Sie Mit Einem algorithmus nach globalen minima,der dem Verhalten vonInsektenschwärmennachempfunden ist。Jedes Partikel Bewegt Sich在Einer Geschwindigkeit und Richtung,Die Vom Besten Ort Beeinflusst Ist,Den Es Bisher Gefunden Hat,Und Vom Besten Ort,Den der Schwarm Gefunden Hat。

angeben des问题

Lösen筛子ohne bedingungen oder问题mit grenzbedingungen。Die Zielfunktion Muss Nicht DiglerenzierBar oder Stetig Sein。

Anzeigen Eines Pfads MitFünfBewegungenFür·杰德斯·佩里克尔。

auswählenvon optionen.

Optimieren Sie Die Geschwindigkeitsberechnung,Indem SieDieTrägheitSowie GewichtungenFürIedituelleund Die Soziale Anpassung Festlegen。legen sie diegrößeder nachbarschaft fest。Beschleunigen Sie DieLösung并行计算。

Integrierte Darstellungsfunktionen。

anpassen.

Stellen Sie Ihre EigeneFunktionfürieTellungdesAnfänglichenSchwarmsBereit。Wenden Sie Eine Zweite Optimierung AN,UMLösungenZu Verfeinern。

partikelschwarmfüreine trochastische funktion。

Simuliertes退火

Suchen Sie Mit Einem Wahrscheinlichkeitstheoretischen SuchalGorithmus Nach Globalen Minima。Der algorithmus bildet den physikalischen prozess einerglühung(退火)Nach,Bei Dem Ein材料Erhitzt und Seine Checiveatur Dann Langsam Gesenkt Wird,UM Defekte Zu Verringern,Sodass Die SystemErengie Minimier Wird。

angeben des问题

Lösen筛子ohne bedingungen oder问题mit grenzbedingungen。Die Zielfunktion Muss Nicht DiglerenzierBar oder Stetig Sein。

Funktion Mit Vielen Lokalen Minima。

auswählenvon optionen.

WählenSieunter选项Füralgorithmenfür适配器Simuliertes退火,Boltzmann-退火臭臭的Schnelles退火。

Visualisierung von Simuliertem退火。

anpassen.

Erersellen Sie Funktionen,UM Den Ennealing-Prozess,Die Akzeptanzkriterien und Den Temperaturplan Zu Defileieren。verwenden sie benutzerdefinierte datentypen,um ihr问题leberter zu formulieren。Wenden Sie Eine Zweite Optimierung AN,UMLösungenZu Verfeinern。

Multiprozessor-Scheduling。

Mehrziel-Optimierung.

Idendifizieren Sie Die Pareto-Front - Den Satz NichtMainsierterLösungen - Für问题麻省理工学院MEHREREN ZIELEN und MIT GRENDBEENINGEN OVER LINEAREN oder Nichtlinearen Bedingungen。Verwenden Sie Als Solver Wahlweise Pattern Search Oder Denetischen算法。

Vergleichen von Solvern.

Verwenden Sie Den Pattern搜索算法MIT Mehreren Zielen,UM EINE帕累托 - 前部MIT Weniger Funktionsevaluierungen Zu Generieren Als Mit Dem Genetischen算法Mit Mehreren Zielen。Der Genetische algorithmus generiertmöglicherwiseweiter auseinanderliegende punkte。

Auswählen冯申请FÜR模式搜索

Stellen Sie Einen Satz Von Anfangspunkten Bereit。Geben Sie DieGewünschteGrößederPareto-Menge,Den Polling-Mindestanteil und DieUmfangsänderungs-Toleranz An。Stellen Sie Automatisch Pareto-Fronten In 2D und 3D Dar。Beschleunigen Sie DieLösung并行计算。

Pareto-grenzflächeder deri ziele。

Festlegen Von OptionenFürdenetischen算法

Geben Sie Den Anteil der个人An,De Der Pareto-Front MitHöchstemrang verbleiben sollen。Stellen Sie Automatisch Pareto-Fronten In 2D Dar。Beschleunigen Sie DieLösung并行计算。

帕累托 - 前锋Zwei Ziele。

neue funktionen

优化实时编辑任务:

OptimierungsProbleme Interaktiv Estellenundlösen

平行伯梁:

Schneller ParallateLösenMittels GA.那 gamultiobj patternsearch.und. partminleswarm. mit reduziertem Kommunikationsaufwand und Daten转移Die Mitarbeiter(Erfordert并行计算工具箱)

Surrogatbasierte Optimierung Mit Nichtlinearen Bedingungen:

LösenSieZeitaufwändigeNichtlineareOptimierungsProbleme Mit Nichtlinearen und GanzzahligenEinschränkungen

详细信息Zu Diesen Merkmalen und denzugehörigenfunktionen findens sieversionshinweisen.