全局优化工具箱提供了功能,搜索全球解决方案包含多个最大值或最小值的问题。工具箱解决包括代理、模式搜索遗传算法,粒子群模拟退火,multistart,全球搜索。您可以使用这些解决优化问题的目标或约束函数是连续的,不连续的,随机,没有衍生品,包括模拟或者黑盒功能。问题的多个目标,你可以确定一个帕累托面前使用遗传算法解决或模式搜索。
可以通过调整选项和提高求解效率,适用的解决方案,定制创建、更新和搜索功能。您可以使用自定义数据类型与遗传算法和模拟退火动力学来表示问题不容易表达与标准数据类型。混合功能选项可以让你提高解决方案通过后第二个解算器。
开始:
模型和选择优化方法
将问题描述成数学形式,这样你可以用优化技术解决它。选择具体问题具体分析的方法写目标和约束优化变量的表达式。然后应用一个自动选择的解决者。另外,选择solver-based方法来定义目标和约束使用函数和系数矩阵。
评估中间结果
使用绘图函数得到反馈优化生活的进步。编写自己的那些提供或使用。使用输出函数来创建自己的停止标准,结果写入文件,或编写自己的应用程序运行动力学。
自定义绘制函数进行模式搜索。
解决比较
使用GlobalSearch生成多个起点和过滤他们在开始非线性规划求解之前,往往导致高质量的解决方案。MultiStart允许您选择当地的解决者和各种方式创造的起点。
GlobalSearch和MultiStart结果。
选择GlobalSearch选项
指定数量的试验点和优化搜索。
选择MultiStart选项
指定了非线性规划求解。选择一个方法生成的起点或使用一个用户定义的集合。加速并行计算。 |
模式搜索结果与随机目标函数。
内置函数值和评价。
解决旅行商问题。
与许多局部最小值函数。
选择选项
自适应模拟退火选择选项,玻耳兹曼退火或快速退火算法。 |
模拟退火可视化。
定制
创建函数定义退火过程,验收标准,和温度。使用自定义数据类型更容易表达你的问题。第二个优化器适用于改进的解决方案。
多处理器的时间表。
选择模式搜索选项
提供一组初始点。指定所需的帕累托集大小、最低投票分数,和体积变化宽容。自动绘制2 d和3 d帕累托。加快与并行计算。 |
帕累托表面的三个目标。
设置遗传算法选项
指定个人的分数保持顶级帕累托上。自动绘制2 d帕累托方面。加快与并行计算。 |
帕累托前两个目标。
