什么是全局优化工具箱?
全局优化工具箱提供了搜索包含多个最大值或最小值的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、多启动和全局搜索。您可以将这些求解器用于目标或约束函数是连续的、不连续的、随机的、不具有导数的、或包含模拟函数或黑盒函数的优化问题。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解算器来确定帕累托前沿。
使用全局优化工具箱搜索优化问题的最佳或全局解决方案。该工具箱为应用程序提供了各种各样的求解器,这些应用程序可能涉及具有挑战性的非线性或噪声问题,例如计算金融和工程。
传统的非线性解可能收敛到局部最小值而不是全局最小值。相比之下,MultiStart和GlobalSearch求解器使用随机搜索方法与基于梯度的求解器相结合,有效地搜索可能有多个局部解的连续问题的全局最小值或最大值。
所有的全局优化工具箱求解器都适用于光滑问题,比如这个建模光学干涉的问题。代理优化求解器找到这个全局最大值,即使存在许多局部解。一些求解器也适用于非光滑或随机问题,其中基于梯度的求解器是不够的。PatternSearch求解器在不使用梯度信息的情况下快速搜索该非光滑问题的全局最大值。您可以使用这些求解器中的任何一种来解决非光滑问题,包括代理、遗传算法、粒子群和模拟退火。
离散值非线性问题可以用遗传算法和代理求解器求解。这个电路示例是一个整数约束问题,因为组件的值需要来自可用尺寸的列表。
对于具有多个目标的问题,您可以通过使用paretoSearch和遗传算法多目标求解器生成pareto前沿来探索这些目标之间的权衡。
许多全局优化算法使用并行计算工具箱可以运行得更快。在这个蜂窝塔放置示例中,我们使用4个并行worker更快地获得相同的结果。
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