主要内容

全局优化工具箱

解决多个最大值、最小值和非光滑优化问题

全局优化工具箱提供用于搜索包含多个最大值或最小值的问题的全局解决方案的函数。万博 尤文图斯工具箱解决方案包括代理,模式搜索,遗传算法,粒子群,模拟退火,多启动和全局搜索。你可以使用这些求解器的优化问题的目标或约束函数是连续的,不连续的,随机的,不拥有导数,或包括模拟或黑箱函数。对于具有多个目标的问题,您可以使用遗传算法或模式搜索求解器来识别一个帕累托前沿。

您可以通过调整选项和自定义创建、更新和搜索功能(针对适用的求解器)来提高求解器的效率。您可以使用自定义数据类型和遗传算法以及模拟退火求解器来表示不容易用标准数据类型表示的问题。混合函数选项允许您通过在第一个求解器之后应用第二个求解器来改进解决方案。

开始

学习全局优化工具箱的基础知识

优化问题设置

选择求解器,定义目标函数和约束条件,并行计算

全局或多个起始点搜索

基于梯度的优化的多个起点求解器,约束或无约束

直接搜索

模式搜索求解器的导数-无优化,约束或无约束

遗传算法

遗传算法求解混合整数或连续变量优化,约束或无约束

粒子群

求解无导数无约束优化或有界优化的粒子群算法

代理优化

代理优化求解昂贵的目标函数,与边界和可选的整数约束

模拟退火

无导数无约束优化或有界优化的模拟退火求解器

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