全局优化工具箱は,複数の最大値または最小値を持つ問題の大域的解を探索する関数を提供します。ツールボックスには,サロゲート法,パターン探索法,遺伝的アルゴリズム法,粒子群法,シミュレーテッドアニーリング法,マルチスタート法,大域的探索法のソルバーが含まれています。これらのソルバーを使用して,目的関数または制約関数が連続関数,不連続関数,または確率関数の場合,導関数をもたない場合,シミュレーションやブラックボックス関数を含む場合の最適化問題の解を求めることができます。複数の目的を持つ問題では,遺伝的アルゴリズム法またはパターン探索法のソルバーを使用してパレートフロントを確認することができます。
オプションを調整したり,関数をカスタマイズ,作成,更新,および検索(これらが可能なソルバーの場合)することで,ソルバーの効率を改善できます。遺伝的アルゴリズムおよびシミュレーテッド アニーリング法のソルバーでカスタム データ型を使用して、標準のデータ型では表現するのが容易ではなかった問題を表現することができます。ハイブリッド関数オプションにより、最初のソルバーの後に 2 番目のソルバーを適用することで、ソリューションを改善できます。
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最適化手法のモデル化と選択
問題記述を数学形式に変換して，最適化手法で解くことができるようにします。問題ベ，スの手法を選択し，最適化変数の式を使用して，目的や制約を記述します。次に，自動選択されたソルバ，を適用します。または，ソルバ，ベ，スの手法を選択し，関数と係数行列を使用して，目的と制約を定義します。
ソルバ，と問題の指定
問題ベースまたはソルバーベースのアプローチを用いたライブエディターの[最適化]タスクを使用することで,問題の種類に適したソルバーを選択しやすくなります。
中間結果の評価
プロット関数を使用して，最適化の進行状況をリアルタ。独自に作成した関数も，用意されている関数も使用できます。また,出力関数を使用すると,独自の停止条件の作成,ファイルへの結果の書き込み,ソルバーを実行するアプリの作成が可能です。
パタ，ン探索用カスタムプロット関数。
ソルバ，の比較
大域的探索を使用して複数の開始点を生成し,これに非線形ソルバーを開始する前に選択すると,高品質な解を得やすくなります。マルチスタ，トを使用すると，局所的ソルバ，およびさまざまな開始点作成方法を選択できます。
大域的探索とマルチスタ，トの結果。
大域的探索のオプションの選択
試行点の数を指定し，探索を調整します。
マルチスタ，トのオプションの選択
非線形ソルバ，を指定します。開始点の生成方法を選択するか，またはユ，ザ，定義セットを使用します。並列処理による高速化が実装されています。 |
問題の指定
有限範囲制約問題に適用します。この目的関数は，微分可能関数または連続関数である必要はありません。
オプションの選択
初期サロゲ，トを構成するため，開始点のセットおよびオプションの目標値を指定します。サロゲ，トで使用する点の数および最小標本距離を設定します。並列処理による高速化が実装されています。
標本点、適応点、最高点をプロットする組み込み機能。
標本点，適応点，最高点をプロットする組み込み機能。 |
問題の指定
制約なし問題，または範囲，線形，非線形の制約問題に適用しますこの目的関数および制約関数は，微分可能関数または連続関数である必要はありません。 |
ホワ@ @ト山地のワシントン山の頂上を決定。
オプションの選択
アルゴリズムオプションの中から選択して，最も効率的な解を取得します。最適化を監視するプロット関数を選択します。並列計算で高速化します。
関数の値および評価をプロットする組み込み機能。
問題の指定
制約なし問題，または範囲，線形，非線形，整数の制約問題に適用しますこの目的関数および制約関数は，微分可能関数または連続関数である必要はありません。
オプションの選択
作成，適応度スケ，リング，選択，交差，突然変異のオプションを選択します。また，母集団のサ，ズ，エリ，ト個体数，交差率を指定します。並列処理による高速化が実装されています。
複数の局地的最小値を持関数。
カスタマ@ @ズ
作成，選択，突然変異に使用するオリジナルの関数を作成できます。カスタムデ，タ型を使用すると問題を容易に表現できます。2 .目の最適化アルゴリズムを適用すると，解を調整できます。
巡回セ，ルスマン問題。
各粒子が5回移動した経路を表示。
オプションの選択
慣性による調整の重み，および粒子と群れによる調整の重みを設定し，速度計算を調整します。また，近傍のサ。並列処理による高速化が実装されています。
組み込み済みのプロット関数。
カスタマ@ @ズ
初期の群れを作成するオリジナルの関数を作成できます。2 .目の最適化アルゴリズムを適用すると，解を調整できます。 |
確率関数に基づく粒子群。
問題の指定
制約なし問題または範囲制約問題に適用します。この目的関数は，微分可能関数または連続関数である必要はありません。
多数の局地的最小値を持関数。
オプションの選択
適応シミュレーテッドアニーリング,ボルツマンアニーリング,または高速アニーリングのいずれかのアルゴリズムを選択します。 |
シミュレ，テッドアニ，リングの可視化。
カスタマ@ @ズ
アニ，リング処理，受け入れ基準，および温度スケジュ，ルを定義する関数を作成します。カスタムデ，タ型を使用すると問題を容易に表現できます。2 .目の最適化アルゴリズムを適用すると，解を調整できます。
マルチプロセッサのスケジュ，ル。
ソルバ，の比較
多目的パターン探索アルゴリズムを使用してパレートフロントを生成すると,多目的遺伝的アルゴリズムを使用する場合よりも評価する関数の数を少なく抑えることができます。遺伝的アルゴリズムでは，生成される点の範囲が広くなります。
パタ，ン探索オプションの選択
一連の開始点を指定します。また，パレ，トセットのサ，ズ，最小ポ，リング比，および体積変化に対する許容誤差を指定します。2次元および3次元のパレトフロントを自動的にプロットします。並列処理による高速化が実装されています。 |
目的が3の場合のパレト面。
遺伝的アルゴリズムのオプションの設定
比を個別に指定し，最も優秀なパレ，トフロントを維持します。また，2次元のパレ，トフロントを自動的にプロットします。並列処理による高速化が実装されています。 |
目的が2の場合のパレトフロント。
製品リソ，ス:
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