全局优化工具箱
解决多个最大值、多个最小值和非光滑优化问题
全局优化工具箱提供了搜索包含多个最大值或最小值的问题的全局解决方案的功能。工具箱解算器包括代理、模式搜索、遗传算法、粒子群、模拟退火、多阶段万博 尤文图斯和全局搜索。您可以将这些解算器用于目标或训练函数是连续的、不连续的、随机的，不具有导数，或包含模拟或黑盒函数。对于具有多个目标的问题，可以使用遗传算法或模式搜索求解器识别帕累托前沿。
您可以通过调整选项和自定义创建、更新和搜索功能(对于适用的求解器)来提高求解器的效率。可以使用遗传算法和模拟退火求解器的自定义数据类型来表示难以用标准数据类型表示的问题。混合函数选项允许您在第一个求解器之后应用第二个求解器来改进一个求解器。
开始：
评估中间结果
使用绘图功能获取有关优化进度的实时反馈。写下你自己的或使用那些提供的。使用输出函数创建自己的停止条件、将结果写入文件或编写自己的应用程序以运行解算器。
用于模式搜索的自定义绘图功能。
比较解算器
使用GlobalSearch生成多个起始点，并在开始非线性求解之前过滤它们，通常会得到高质量的解决方案。万博 尤文图斯MultiStart让您选择本地求解器和各种创建起点的方法。
全球搜索和多部分结果。
选择全局搜索选项
指定试用点的数量并调整搜索。
选择多部分选项
指定非线性求解器。选择一个方法来生成起始点或使用用户定义的集合。加速并行计算。 |
在怀特山脉攀登华盛顿山。
旅行推销员问题的解决方案。
具有许多局部极小值的函数。
选择选项
在自适应模拟退火、玻尔兹曼退火或快速退火算法选项中进行选择。 |
模拟退火可视化。
定制
创建功能来定义退火过程，验收标准和温度计划。使用自定义数据类型可以更容易地表达问题。应用第二个优化器来优化解决方案。万博 尤文图斯
多处理器调度。
比较解算器
与多目标遗传算法相比，使用多目标模式搜索算法以更少的函数计算生成帕累托前沿。遗传算法可以生成间距更大的点。
选择模式搜索选项
提供一组初始点。指定所需的Pareto集大小、最小轮询分数和卷更改容差。自动绘制二维和三维帕累托前沿。用并行计算加速。 |
帕累托表面的三个目标。
设置遗传算法选项
指定要保留在排名靠前的帕累托前沿的个体比例。自动绘制二维帕累托前沿。使用并行计算加速。 |
帕累托面前有两个目标。
优化住编辑任务
交互式地创建和解决优化问题
并行计算
并行使用更快地解决问题ga，gamultiobj模式搜索和particleswarm减少了通信开销和数据量转移工作人员（需要并行计算工具箱）
非线性约束的代理优化
求解具有非线性和整数约束的耗时非线性优化问题
见发行说明有关这些特性和相应功能的详细信息。
