Смешано-целочисленная суррогатная оптимизация

В этом примере показано, как решить задачу оптимизации, которая включает целочисленные переменные. Начинаясь в R2019b, surrogateopt принимает целочисленные ограничения. В этом примере найдите точку x это минимизирует multirosenbrock функционируйте по аргументам с целочисленным знаком в пределах от –3 к 6 в десяти размерностях. multirosenbrock функция является плохо масштабированной функцией, которая затрудняет, чтобы оптимизировать. Его минимальное значение 0, который достигнут в точке [1,1,...,1].

rng(1,'twister') % For reproducibility
nvar = 10; % Any even number
lb = -3*ones(1,nvar);
ub = 6*ones(1,nvar);
fun = @multirosenbrock;
intcon = 1:nvar; % All integer variables
[sol,fval] = surrogateopt(fun,lb,ub,intcon)

Figure Optimization Plot Function contains an axes. The axes with title Best Function Value: 0 contains an object of type line. This object represents Best function value.

surrogateopt stopped because it exceeded the function evaluation limit set by 
'options.MaxFunctionEvaluations'.
sol = 1×10

     1     1     1     1     1     1     1     1     1     1

fval = 0

В этом случае, surrogateopt не находит правильное решение.

Смотрите также

Похожие темы

Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте