Смешано-целочисленная оптимизация суррогата

Этот пример показывает, как решить задачу оптимизации, которая включает целочисленные переменные. Начиная с R2019b, surrogateopt принимает целочисленные ограничения. В этом примере найдите точку x который минимизирует multirosenbrock функция над целочисленными аргументами в диапазоне от -3 до 6 в десяти размерностях. The multirosenbrock функция является плохо масштабированной функцией, которую трудно оптимизировать. Его минимальное значение 0, которое достигается 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.

См. также

Похожие темы