多目标优化
帕累托集通过遗传或模式搜索算法,有或没有约束
当你有一些你想同时优化的目标函数,解决这些找到最优竞争目标函数之间的权衡。
功能
对象
OptimizationValues |
值优化问题 |
住编辑任务
| 优化 | 在编辑器现场优化或解决方程 |
主题
基于多目标优化
- 具体问题具体分析的步骤多目标优化
如何设置和评价多目标优化问题的结果。 - 帕累托前沿的多目标优化,具体问题具体分析
这个例子显示了如何创建和策划一个多目标优化问题的解决方案。 - 计划核燃料处理利用多目标优化
计划乏燃料的处理同时最小化成本和风险。这个例子中有连续和二进制变量。
Solver-Based多目标优化
- 帕累托两个目标
的一个例子展示了如何创建一个帕累托前部和可视化。 - 焊接梁的优化设计
显示了焊接梁的成本之间的权衡和力量。 - 比较paretosearch和gamultiobj
解决同样的问题paretosearch和gamultiobj看到每个解算器的特征。 - 使用遗传算法进行多目标优化
解决一个简单的多目标问题使用情节功能和向量化。 - 多目标遗传算法选择的影响
显示了一些选项的影响gamultiobj解决方案的过程。 - 当使用混合功能
描述了混合功能的情况下可能会提供更大的精度和速度。 - 绘制三维帕累托面前
在三维空间中画一个帕累托集。
多目标的背景
- 多目标优化是什么?
描述了帕累托最优设置。 - gamultiobj算法
如何gamultiobj算法有效。 - paretosearch算法
描述了paretosearch算法。 - gamultiobj选项和语法:区别
描述了选择之间的差异遗传算法和gamultiobj。 - 遗传算法的选择
探讨遗传算法的选择。 - 模式搜索选项
探索模式搜索的选项。
