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。
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,如计算金融和工程。
传统的非线性求解器可能收敛于局部极小值而不是全局极小值。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平滑的问题,例如建模光干涉。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,在这些情况下,基于梯度的求解器是不足的。PatternSearch求解器在不使用梯度信息的情况下快速搜索这个非光滑问题的全局最大值。对于非光滑问题,您可以使用这些求解器中的任何一个,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一个可用尺寸列表。
对于有多个目标的问题,您可以通过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。
使用并行计算工具箱,许多全局优化算法甚至可以运行得更快。在这个信号塔放置示例中,我们使用4个并行工作程序可以更快地得到相同的结果。
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