主要内容

全局优化工具箱

解决多个极大值、多个极小值和非光滑优化问题

全局优化工具箱提供搜索包含多个极大值或极小值问题的全局解决方案的函数。工具箱求解器包括代理、模式搜索、遗传算法、粒子群、模拟退火、多起点和全局搜索。你可以使用这些求解器来解决目标或约束函数是连续的、不连续的、随机的、不具有导数的、或包含模拟或黑箱函数的优化问题。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确定帕累托前沿。

您可以通过调整选项和定制创建、更新和搜索函数(对于适用的求解器)来提高求解器的效率。您可以使用带有遗传算法和模拟退火求解器的自定义数据类型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在第一个求解器之后应用第二个求解器,从而改进解决方案。

开始

学习全局优化工具箱的基础知识

具体问题具体分析的优化设置

创建优化变量,创建有目标和约束的问题,调用解决

基于求解器的优化问题设置

选择求解器,定义目标函数和约束条件,并行计算

全局或多起点搜索

基于梯度的优化的多个起始点求解器,有约束或无约束

直接搜索

无导数优化的模式搜索求解器,有约束或无约束

遗传算法

混合整数或连续变量优化的遗传算法求解器,有约束或无约束

粒子群

无导数无约束优化或有界优化的粒子群求解器

代理优化

具有边界和可选整数约束的昂贵目标函数的代理优化求解器

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

帕累托集合通过遗传或模式搜索算法,有或没有约束

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