Демонстрирует важность выбора соответствующего решателя.

Эффекты некоторых опций для поиска шаблона. Опции включают графический вывод, критерий остановки и другие алгоритмические средства управления для ускорения решения.

Создайте и управляйте опциями для функции генетического алгоритма ga использующий optimoptions в Global Optimization Toolbox.

Оптимизируйте использование particleswarm решателя. Алгоритм роя частицы перемещается, генеральная совокупность частиц вызвала рой к минимуму целевой функции. Скорость каждой частицы в рое изменяется согласно трем факторам:

Найдите глобальный минимум в проблеме, имеющей несколько локальных минимумов.

Показывает, как использовать MultiStart, чтобы помочь найти глобальный минимум к задаче наименьших квадратов.

Показывает, как записать целевую функцию включая дополнительные параметры или векторизацию.

Используйте ограничения в прямом поиске.

Визуализируйте и настройте прямой поиск.

Поиск шаблона может минимизировать функцию даже в присутствии шума.

Показывает, что шаги patternsearch берут при помощи пользовательских функций построения графика.

Показывает, как записать функцию фитнеса включая дополнительные параметры или векторизацию.

Показывает, как включать ограничения в вашу проблему.

Пример, показывающий эффект нескольких опций.

Показывает использование гибридной функции для улучшения решения.

Пример, показывающий, как использовать частично-целочисленное программирование в ga, включая то, как выбрать из конечного списка значений.

Использование пользовательской выходной функции в ga.

Решите проблему коммивояжера с помощью пользовательского типа данных.

Основной пример, показывающий, как использовать particleswarm решатель.

Показывает эффекты некоторых опций на particleswarm процессе решения.

Используйте выходную функцию для particleswarm.

Решите многомерную проблему с помощью surrogateopt, patternsearch, и fmincon, и затем сравните результаты.

Ищите глобальный минимум с помощью surrogateopt, и затем измените опции функции, чтобы пересмотреть поиск.

Как интерпретировать график surrogateoptplot.

Сравните surrogateopt с patternsearch и fmincon на несглаженной проблеме.

Решите проблему проектирования антенны с помощью суррогатной оптимизации.

Решите проблему, содержащую нелинейное ОДУ с нелинейным ограничением с помощью surrogateopt.

Создайте и минимизируйте целевую функцию с помощью simulannealbnd решателя. Это также показывает, как включать дополнительные параметры для минимизации.

Показывает эффекты некоторых опций на моделируемом процессе решения для отжига.

Использует пользовательский тип данных, чтобы закодировать проблему планирования. Использует пользовательскую функцию построения графика, чтобы контролировать процесс оптимизации.

Показывает компромиссы между стоимостью и силой сварного луча.

Решите ту же проблему с помощью paretosearch и gamultiobj, чтобы видеть характеристики каждого решателя.

Решите простую многоцелевую проблему с помощью функций построения графика и векторизации.

Показывает эффекты некоторых опций на gamultiobj процессе решения.

Постройте Множество Парето в трех измерениях.