Global Optimization Toolbox предоставляет функции, которые ищут глобальные решения задач, которые содержат несколько максимумов или минимумов. Решатели тулбокс включают суррогат, поиск шаблона, генетический алгоритм, рой частиц, моделируемый отжиг, мультистарт и глобальный поиск. Можно использовать эти решатели для задач оптимизации, где целевая или ограничительная функция является непрерывной, прерывистой, стохастической, не имеет производных или включает симуляции или функции черного ящика. Для задач с несколькими целями можно идентифицировать фронт Парето с помощью генетического алгоритма или решателей поиска шаблона.
Можно повысить эффективность решателя путем настройки опций и, для применимых решателей, создания, обновления и поиска пользовательских функций. Можно использовать пользовательские типы данных с генетическим алгоритмом и моделируемыми решателями отжига, чтобы представлять задачи, не легко выраженные со стандартными типами данных. Опция гибридной функции позволяет вам улучшить решение, применяя второй решатель после первого.
Пример, показывающий некоторые характеристики глобальных решателей.
Демонстрирует важность выбора соответствующего решателя.
Определяет глобальные и локальные решения и области притяжения.
Вопросы в определении, является ли решение хорошим.
Как найти локальный или глобальный оптимум.
