Gabriel Ha,Mathworks
全局优化工具箱提供了在包含多个最大值或最小值的问题上搜索全局解决方案的功能。万博 尤文图斯工具箱溶剂包括替代,模式搜索,遗传算法,粒子群,模拟退火,多际载体和全球搜索。您可以使用这些求解器进行优化问题,其中目标或约束函数是连续的,不连续的,随机的,不具有衍生物,或者包括模拟或黑盒功能。对于多目标的问题,您可以使用遗传算法或模式搜索求解器识别Pareto正面。
使用全局优化工具箱来搜索最佳或全局,解决优化问题。该工具箱为应用提供了各种各样的求解器,可以涉及挑战非线性或嘈杂的问题,例如计算金融和工程。
传统的非线性溶剂可以收敛到局部最小值而不是全局最小值。相反,MultiStart和Globalsearch求解器将随机搜索方法结合使用基于梯度的求解器,以有效地搜索全局最小或最大可能具有多个本地解决方案的持续问题。万博 尤文图斯
所有全局优化工具箱求解器都适用于平稳的问题,如这种建模光学干扰。替代优化求解器即使存在许多当地解决方案,也可以找到这种全局最大值。万博 尤文图斯一些求解器也适用于非光滑或随机问题,其中基于梯度的溶剂是不充分的。Patternsearch Solver快速搜索此非现场问题,而不使用梯度信息。您可以使用这些求解器中的任何一个用于非球形问题,包括代理,遗传算法,粒子群和模拟退火。
通过遗传算法和代理求解器可以解决离散值的非线性问题。该电路示例是一个整数约束的问题,因为组件的值需要来自可用大小的列表。
对于多目标的问题,您可以通过使用帕累托研究和遗传算法多目标求解器生成Pareto Fronts来探讨这些目标之间的权衡。
许多全局优化算法可以使用并行计算工具箱更快地运行。在该细胞塔放置示例中,我们使用4个平行工人更快地获得相同的结果。
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