初始点向量

对于本例，创建初始点向量作为变量的网格x由-10到10的整数值组成，并为变量y的半整数值组成5/2通过5/2．的optimvalues函数需要一个问题，所以用目标函数创建一个优化问题山峰(x, y)．

你必须指定点optimvalues这样，点数的维度(索引)是最后的。例如，给出一个标量的多个值t与n点,指定

$$［t（1）t（2）．．．t（n）］$$这是1 × -n,n是最后一个索引。)

给出一个向量变量的多个值w指定长度为2的

$$［\begin{array}{ccccc}w（1,1）& w（1,2）& w（1,3.）& \cdots & w（1,n）\\ w（2,1）& w（2,2）& w（2,3.）& \cdots & w（2,n）\end{array}］$$这是2乘-n,n是最后一个索引。)

这个规则对行向量也成立。换句话说，您指定多个行向量，就像每个行向量都是列向量一样。

给出一个矩阵的多个值一个这是2 × 3

$［\begin{array}{ccc}\mathit{一个}（1,1,1）& \mathit{一个}（1,2,1）& \mathit{一个}（1,3.,1）\\ \mathit{一个}（2,1,1）& \mathit{一个}（2,2,1）& \mathit{一个}（2,3.,1）\end{array}］［\begin{array}{ccc}\mathit{一个}（1,1,2）& \mathit{一个}（1,2,2）& \mathit{一个}（1,3.,2）\\ \mathit{一个}（2,1,2）& \mathit{一个}（2,2,2）& \mathit{一个}（2,3.,2）\end{array}］\cdots ［\begin{array}{ccc}\mathit{一个}（1,1,\mathit{n}）& \mathit{一个}（1,2,\mathit{n}）& \mathit{一个}（1,3.,\mathit{n}）\\ \mathit{一个}（2,1,\mathit{n}）& \mathit{一个}（2,2,\mathit{n}）& \mathit{一个}（2,3.,\mathit{n}）\end{array}］$(这是2 × 3 ×n,n是最后一个索引。)

在本例中，确保指定了标量变量的多个值x而且y作为行向量，在标量中t的例子。

X = optimvar(“x”下界= -10,UpperBound = 10);Y = optimvar(“y”下界= 5/2 UpperBound = 5/2);prob = optimproblem(Objective=peaks(x,y));Xval = -10:10;Yval = (-5:5)/2;[x0x,x0y] = meshgrid(xval,yval);将x0x和x0y转换为最佳值的行向量X0 = optimvalues(prob,x=x0x(:)'，y=x0y(:)');

从所有点开始求解最小值问题x0．

ms = MultiStart;[sol,fval,eflag,output] = solve(prob,x0,ms)

使用MultiStart解决问题。MultiStart从所有起始点完成运行。所有231次本地求解器运行都汇聚了一个正的本地求解器出口标志。

索尔=带有字段的结构:X: 0.2283 y: -1.6255

Fval = -6.5511

eflag = localminimumfoundalldc

输出=带有字段的结构:funcCount: 2230 localSolverTotal: 231 localSolverSuccess: 231 localSolverIncomplete: 0 localSolverNoSolution: 0 message: 'MultiStart从所有起始点....完成运行' local: [1x1 struct] objectiveDerivative: "reverse-AD" constraintDerivative: "auto" globalSolver: " MultiStart " solver: " fmincon "

随机起点

再次解决问题，这次使用MultiStart从25个随机初始点开始。设置初始点解决来[1,2]．

init。x= -1; init.y = 2; rng默认的%用于重现性[sol2,fval2,eflag2,output2] = solve(prob,init,ms,MinNumStartPoints=25)

使用MultiStart解决问题。MultiStart从所有起始点完成运行。所有25次本地求解器运行都汇聚了一个正的本地求解器出口标志。

sol2 =带有字段的结构:X: 0.2283 y: -1.6255

Fval2 = -6.5511

eflag2 = localminimumfoundalldc

output2 =带有字段的结构:funcCount: 161 localSolverTotal: 25 localSolverSuccess: 25 localSolverIncomplete: 0 localSolverNoSolution: 0 message: 'MultiStart从所有起始点....完成运行' local: [1x1 struct] objectiveDerivative: "reverse-AD" constraintDerivative: "auto" globalSolver: " MultiStart " solver: " fmincon "

这一次,MultiStart从25个伪随机初始点开始运行。解和以前一样。