Запустите решатель

Оптимизируйте путем Вызова выполнения

Выполнение решателя почти идентично для GlobalSearch и MultiStart. Единственной разницей в синтаксисе является MultiStart, берет дополнительный вход, описывающий стартовые точки.

Например, предположите, что вы хотите найти несколько локальных минимумов функции sixmin

sixmin = 4x2 – 2.1x4 + x ^6/3 + xy – 4y2 + 4y4.

Код для генерации фигуры

Эта функция также призвана обратно функция верблюда с шестью горбами [3]. Все локальные минимумы лежат в области –3 ≤ x, y ≤ 3.

Пример запущенных с GlobalSearch

Найти несколько локальных минимумов функции sixmin использованием GlobalSearch, введите:

% % Set the random stream to get exactly the same output
% rng(14,'twister')
gs = GlobalSearch;
opts = optimoptions(@fmincon,'Algorithm','interior-point');
sixmin = @(x)(4*x(1)^2 - 2.1*x(1)^4 + x(1)^6/3 ...
    + x(1)*x(2) - 4*x(2)^2 + 4*x(2)^4);
problem = createOptimProblem('fmincon','x0',[-1,2],...
    'objective',sixmin,'lb',[-3,-3],'ub',[3,3],...
    'options',opts);
[xming,fming,flagg,outptg,manyminsg] = run(gs,problem);

Вывод выполнения (который отличается, на основе случайного seed):

xming,fming,flagg,outptg,manyminsg
xming =
    0.0898   -0.7127

fming =
   -1.0316

flagg =
     1

outptg =

  struct with fields:

                funcCount: 2131
         localSolverTotal: 3
       localSolverSuccess: 3
    localSolverIncomplete: 0
    localSolverNoSolution: 0
                  message: 'GlobalSearch stopped because it analyzed all the trial po...'

manyminsg = 
  1x2 GlobalOptimSolution array with properties:

    X
    Fval
    Exitflag
    Output
    X0

Пример запущенных с MultiStart

Найти несколько локальных минимумов функции sixmin использованием 50 выполнений fmincon с MultiStart, введите:

% % Set the random stream to get exactly the same output
% rng(14,'twister')
ms = MultiStart;
opts = optimoptions(@fmincon,'Algorithm','interior-point');
sixmin = @(x)(4*x(1)^2 - 2.1*x(1)^4 + x(1)^6/3 ...
    + x(1)*x(2) - 4*x(2)^2 + 4*x(2)^4);
problem = createOptimProblem('fmincon','x0',[-1,2],...
    'objective',sixmin,'lb',[-3,-3],'ub',[3,3],...
    'options',opts);
[xminm,fminm,flagm,outptm,manyminsm] = run(ms,problem,50);

Вывод выполнения (который отличается на основе случайного seed):

xminm,fminm,flagm,outptm,manyminsm

xminm =
    0.0898    -0.7127

fminm =
   -1.0316

flagm =
     1

outptm =

  struct with fields:

                funcCount: 2034
         localSolverTotal: 50
       localSolverSuccess: 50
    localSolverIncomplete: 0
    localSolverNoSolution: 0
                  message: 'MultiStart completed the runs from all start points.…'

manyminsm = 
  1x6 GlobalOptimSolution array with properties:

    X
    Fval
    Exitflag
    Output
    X0

В этом случае MultiStart определил местоположение всех шести локальных минимумов, в то время как GlobalSearch расположился два. Для изображений решений MultiStart смотрите, Визуализируют Бассейны Привлекательности.

Документация