Многоцелевая оптимизация

Множества Парето через генетический или алгоритмы поиска шаблона, с или без ограничений

Когда у вас есть несколько целевых функций, которые вы хотите оптимизировать одновременно, эти решатели находят оптимальные компромиссы между конкурирующими целевыми функциями.

Функции

развернуть все

gamultiobjНайдите переднюю сторону Парето нескольких функций фитнеса с помощью генетического алгоритма
paretosearchНайдите точки во Множестве Парето
optimoptionsСоздайте опции оптимизации
resetoptionsСбросьте опции

Задачи Live Editor

OptimizeОптимизируйте или решите уравнения в Live Editor

Темы

Создайте переднюю сторону Парето

Передняя сторона Парето для двух целей

Показывает пример того, как создать переднюю сторону Парето и визуализировать ее.

Спроектируйте оптимизацию сварного луча

Показывает компромиссы между стоимостью и силой сварного луча.

Сравните paretosearch и gamultiobj

Решите ту же задачу с помощью paretosearch и gamultiobj видеть характеристики каждого решателя.

Выполнение многоцелевой оптимизации Используя генетический алгоритм

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

Многоцелевые опции генетического алгоритма

Показывает эффекты некоторых опций на gamultiobj процесс решения.

Когда использовать гибридную функцию

Описывает случаи, где гибридные функции, вероятно, обеспечат большую точность или скорость.

Постройте 3-D переднюю сторону Парето

Постройте Множество Парето в трех измерениях.

Многоцелевой фон

Что такое многоцелевая оптимизация?

Описывает Оптимальные по Парето наборы.

Алгоритм gamultiobj

Как gamultiobj алгоритм работает.

Алгоритм paretosearch

Описывает paretosearch алгоритм.

Опции gamultiobj и Синтаксис: Различия от ga

Описывает различия между опциями для ga и gamultiobj.

Опции генетического алгоритма

Описывает опции для генетического алгоритма.

Параметры поиска шаблона

Описывает опции для поиска шаблона.

Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте