全局优化工具箱

复数の最大値または复数の最小値を持つ问题の最适化,および滑らかでない目的关数の最适化问题の求解

全局优化工具箱は,複数の最大値または最小値を持つ問題の大域的解を探索する関数を提供します。ツールボックスには,サロゲート法,パターン探索法,遺伝的アルゴリズム法,粒子群法,シミュレーテッドアニーリング法,マルチスタート法,大域的探索法のソルバーが含まれています。これらのソルバーを使用して,目的関数または制約関数が連続関数,不連続関数,または確率関数の場合,導関数をもたない場合,シミュレーションやブラックボックス関数を含む場合の最適化問題の解を求めることができます。複数の目的を持つ問題では,遺伝的アルゴリズム法またはパターン探索法のソルバーを使用してパレートフロントを確認することができます。

オプションを調整したり,関数をカスタマイズ,作成,更新,および検索(これらが可能なソルバーの場合)することで,ソルバーの効率を改善できます。遺伝的アルゴリズムおよびシミュレーテッドアニーリング法のソルバーでカスタムデータ型を使用して,標準のデータ型では表現するのが容易ではなかった問題を表現することができます。ハイブリッド関数オプションにより,最初のソルバーの後に2番目のソルバーを適用することで,ソリューションを改善できます。

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最适化问题の解决

ソルバーを選択し最適化問題を定義して,アルゴリズムの動作,許容誤差,停止条件,可視化,カスタマイズのオプションを設定します。

ソルバーと問題の指定

问题の特徴や期待される结果に基づいてソルバーを决定します。关数を记述し,非线形の目的关数および制约关数を指定します。

平滑问题および非平滑问题。

一般的なオプションの设定

选択したソルバーに対する停止条件を设定します。また,最适性および制约の许容误差を设定します。并列处理による高速化が実装されています。

并列处理による高速化。

中间结果の评価

プロット关数を使用して,最适化の进行状况をリアルタイムで监视します。独自に作成した关数も,用意されている关数も使用できます。また,出力关数を使用すると,独自の停止条件の作成,ファイルへの结果の书き込み,ソルバーを実行するアプリの作成が可能です。

パターン探索用カスタムプロット关数。

大域的探索とマルチスタート

勾配に基づいたソルバーを适用して,大域的最小値の探索で复数の开始点から局所的最小値を见つけます。その他の局所的または大域的最小値は返されます。また,制约なしおよび制约付きの平滑问题の解を求めます。

ソルバーの比较

大域的探索を使用して复数の开始点を生成し,これに非线形ソルバーを开始する前に选択すると,高品质な解を得やすくなります。マルチスタートを使用すると,局所的ソルバーおよびさまざまな开始点作成方法を选択できます。

大域的探索とマルチスタートの结果。

大域的探索のオプションの选択

試行点の数を指定し,探索を調整します。

マルチスタートのオプションの选択

非线形ソルバーを指定します。开始点の生成方法を选択するか,またはユーザー定义セットを使用します。并列处理による高速化が実装されています。

サロゲートの最適化

长时间を要する目的关数の大域的最小値を探索します。このソルバーで目的关数への近似が构筑され,评価および最小化が高速で実行されますす。

问题の指定

有限范囲制约问题に适用します。この目的关数は,微分可能关数または连続关数である必要はありません。

オプションの選択

初期サロゲートを构成するため,开始点のセットおよびオプションの目标値を指定します。サロゲートで使用する点の数および最小标本距离を设定します。并列处理による高速化が実装されています。

パターン探索

GPS(广义模式搜索),GSS(发电机组搜索)およびMADS(网格自适应搜索)の3つの直接探索アルゴリズムのいずれかを使用して最适化问题の解を求めます。各ステップで点のメッシュパターンの生成および评価が実行されます。

问题の指定

制約なし問題,または範囲,線形,非線形の制約問題に適用します。この目的関数および制約関数は,微分可能関数または連続関数である必要はありません。

ホワイト山地のワシントン山の顶上を决定。

オプションの選択

ポーリングのオプションを選択し,各ステップで評価する点の数を設定します。オプションの探索ステップを使用すると,効率を改善できます。調整や収縮など,メッシュの変更方法を制御します。並列処理による高速化が実装されています。

关数の値および评価をプロットする组み込み机能。

遗伝的アルゴリズム

生物の再生における遗伝子配列をモデル化した法则を用い,复数の个体からなる母集団を缲り返し置き换えていくという,生物学上の进化の原理を模仿した手法で,大域的最小値を探索します。

问题の指定

制约なし问题,または范囲,线形,非线形,整数の制约问题に适用します。この目的关数および制约关数は,微分可能关数または连続关数である必要はありません。

オプションの選択

作成,适応度スケーリング,选択,交差,突然変异のオプションを选択します。また,母集団のサイズ,エリート个体数,交差率を指定します。并列处理による高速化が実装されています。

复数の局地的最小値を持つ关数。

カスタマイズ

作成,选択,突然変异に使用するオリジナルの关数を作成できます。カスタムデータ型を使用すると问题を容易に表现できます0.2つ目の最适化アルゴリズムを适用すると,解を调整できます。

巡回セールスマン问题。

粒子群

昆虫の群れの行动をヒントとしたアルゴリズムを使用して大域的最小値を探索します。各粒子が,それまでの时点にそれぞれの粒子および群れが発见した最良の位置に基づいて速度と方向を决定して移动します。

问题の指定

制约なし问题または范囲制约问题に适用します。この目的关数は,微分可能关数または连続关数である必要はありません。

各粒子が5回移动した経路を表示。

オプションの選択

惯性による调整の重み,および粒子と群れによる调整の重みを设定し,速度计算を调整します。また,近傍のサイズを设定します。并列处理による高速化が実装されています。

组み込み済みのプロット关数。

カスタマイズ

初期の群れを作成するオリジナルの関数を作成できまつす2目の最適化アルゴリズムを適用すると,解を調整できます。

確率関数に基づく粒子群。

シミュレーテッドアニーリング

焼きなまし(アニーリング)の物理过程を模仿する确率的探索アルゴリズムを使用して,大域的最小値を探索します。焼きなまし处理では,材料を加热した后に徐々に冷却して欠陥を軽减し,系のエネルギーを最小化します。

问题の指定

制约なし问题または范囲制约问题に适用します。この目的关数は,微分可能关数または连続关数である必要はありません。

多数の局地的最小値を持つ关数。

オプションの選択

適応シミュレーテッドアニーリング,ボルツマンアニーリング,または高速アニーリングのいずれかのアルゴリズムを選択します。

シミュレーテッドアニーリングの可視化。

カスタマイズ

アニーリング处理,受け入れ基准,および温度スケジュールを定义する关数を作成します。カスタムデータ型を使用すると问题を容易に表现できます0.2つ目の最适化アルゴリズムを适用すると,解を调整できます。

マルチプロセッサのスケジュール。

多目的最適化

一連の非支配解であるパレートフロントを識別して,複数の目的を持つ問題および範囲,線形,非線形の制約問題の解を求めます。パターン探索または遺伝的アルゴリズムのいずれかのソルバーを使用します。

ソルバーの比较

多目的パターン探索アルゴリズムを使用してパレートフロントを生成すると,多目的遺伝的アルゴリズムを使用する場合よりも評価する関数の数を少なく抑えることができます。遺伝的アルゴリズムでは,生成される点の範囲が広くなります。

パターン探索オプションの選択

一连の开始点を指定します。また,パレートセットのサイズ,最小ポーリング比,および体积変化に対する许容误差を指定します0.2次元および3次元のパレートフロントを自动的にプロットします。并列处理による高速化が実装されています。

目的が3つの场合のパレート面。

遗伝的アルゴリズムのオプションの设定

比を個別に指定し,最も優秀なパレートフロントを維持します。また,2次元のパレートフロントを自動的にプロットします。並列処理による高速化が実装されています。

目的が2つの场合のパレートフロント。

新機能

非线形制约关数によるサロゲートの最适化

非线形および整数制约を持つ时间のかかる非线形最适化问题

これらの机能や対応する关数の详细については,リリースノートをご覧ください。