Exponenta Banner
exponenta event banner

Запуск решателя

Оптимизация путем вызова запуска

Запуск решателя практически идентичен для GlobalSearch и MultiStart. Единственное различие в синтаксисе - MultiStart принимает дополнительный ввод, описывающий начальные точки.

Например, предположим, что требуется найти несколько локальных минимумов sixmin функция

sixmin = 4x2 - 2,1x4 + x6/3 + xy - 4y2 + 4y4.

 Код для создания фигуры

Эта функция также называется функцией возврата верблюда с шестью горбами [3]. Все локальные минимумы лежат в области -3 ≤ x,  y ≤ 3.

Пример прогона с (Run)

Найти несколько локальных минимумов sixmin функция с 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);

Выходные данные прогона (которые изменяются на основе случайного начального числа):

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

fming =
   -1.0316

flagg =
     1

outptg =

  struct with fields:

                funcCount: 2115
         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 выполнения с MultiStart

Найти несколько локальных минимумов sixmin функция с использованием 50 прогонов 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);

Выходные данные прогона (которые изменяются в зависимости от случайного начального значения):

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 расположены все шесть локальных минимумов, в то время как GlobalSearch расположен два. Для изображений MultiStart решения см. в разделе Визуализация бассейнов притяжения.

Связанные темы

Документация по инструментам глобальной оптимизации

Поддержка