多目标优化的MATLAB工具

这MATLAB多目标优化工具提供了不同的功能:

• 提供一个通用接口对于不同的解决者
  • 蛮力网格搜索(穷举搜索)
  • MATLAB简略的基因算法(ga)
  • MATLAB多目标遗传算法(“gamultiobj”)
• 提供了一个抽象层MATLAB的解算器
  • 扩展的输入变量
  • 生成和过滤初始点
  • 高级数据结构(“结构”)转换为低级(矩阵)
  • 生成低级输入所需的解决者
• 允许矢量化和并行评价的功能
  • 指向被评估的数量划分为块
  • 与并行计算评估块(“parfor”)
  • 点在一个块矢量化的方式进行评估

数学上,以下是解决优化问题:

• 多个变量
• 整型变量
• 上界和下界
• 不等式约束
• 等式约束
• 非连续的目标函数
• 简略或多目标的目标

这个工具是开发的电力电子系统在苏黎世联邦理工学院的实验室下是可用的BSD许可。代码也可以ETH数据档案。

例子

看看这个例子run_example.m产生以下结果:

添加连接器

代码是利用优化方法采用矢量化目标函数的评价。因此,很容易添加支持‘patternsearch’,‘particle万博1manbetxswarm’,或‘paretosearch’。添加支持非矢量万博1manbetx化动力学(“fmincon”、“fminbnd”,或“fminsearch”)是可能的但不有趣。

兼容性

• 用MATLAB R2018b做了试验。
• 的gads_toolbox是必需的(MATLAB解决)。
• 的optimization_toolbox是必需的(MATLAB解决)。
• 的distrib_computing_toolbox是必需的(parfor循环)
• 与GNU Octave的兼容性测试,但可能存在问题。

作者

• 托马斯•Guillod苏黎世联邦理工学院、电力电子系统实验室- - - - - -GitHub概要

许可证

• 这个项目下的许可BSD许可,请参阅LICENSE.md。
• 这个项目版权归:(c) 2019 - 2020年,苏黎世联邦理工学院,电力电子系统实验室,t . Guillod。