优化函数使用`particleswarm`,具体问题具体分析

这个例子展示了如何在基于问题的方法中使用粒子群最小化函数，当目标是一个函数文件(可能是未知的内容(一个“黑匣子”函数)时。最小化函数，dejong5fcn (x)，在运行此示例时包含。

dejong5fcn

图中包含一个axes对象。坐标轴对象包含两个对象，分别是曲面、轮廓。

创建一个二维优化变量x．的dejong5fcn函数期望变量是行向量，因此指定x作为一个2元素行向量。

x = optimvar (“x”、1、2);

使用dejong5fcn作为目标函数，将函数转换为使用的优化表达式fcn2optimexpr．

有趣= fcn2optimexpr (@dejong5fcn x);

用目标函数创建一个优化问题有趣的．

概率= optimproblem (“客观”、有趣的);

在所有组件中设置从-50到50的变量边界。当您指定标量边界时，软件将扩展边界到所有变量。

x.LowerBound = -50;x.UpperBound = 50;

解决问题，指定particleswarm解算器。

rng默认的%的再现性[溶胶,fval] =解决(概率,“规划求解”，“particleswarm”）

使用particleswarm解决问题。优化结束:目标值相对于上一个OPTIONS的变化。MaxStallIterations小于OPTIONS.FunctionTolerance。

索尔=结构体字段:x (-31.9751 - -31.9719):

fval = 0.9980

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