Global Optimization Toolbox 提供的函数可为包含多个最大值或最小值的问题搜索全局解。工具箱求解器包括替代、模式搜索、遗传算法、粒子群、模拟退火、多起点和全局搜索。您可以使用这些求解器来求解目标函数或约束函数连续、不连续、随机、导数不存在以及包含仿真或黑盒函数的优化问题。对于有多个目标的问题,您可以使用遗传算法或模式搜索求解器确定帕累托前沿。
您可以通过调整选项,或自定义适用的求解器的函数创建、更新和搜索,来提高求解器效率。您可以使用自定义数据类型,配合遗传算法和模拟退火求解器,来表示用标准数据类型不容易表达的问题。混合函数选项支持您通过在第一个求解器后应用第二个求解器来改进解。
GlobalSearch 和 MultiStart
应用基于梯度的求解器,从多个起点寻求局部最小值以搜索全球最小值。求解平滑的无约束和有约束问题。
产品资源:
“我...应用了 Global Optimization Toolbox 中的模式搜索算法来优化吞吐量、所需生产设备、人力和废弃物等因素。评估所有可能的模型变体需要成千上万次试验。但是,使用模式搜索算法,我获得相同结果所需的试验次数远远低于上述理论值。”