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]. Код для multirosenbrock функция появляется в конце этого примера.

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 object. The axes object 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 находит решение.

Функция помощника

Этот код создает multirosenbrock функция помощника.

function F = multirosenbrock(x)
% This function is a multidimensional generalization of Rosenbrock's
% function. It operates in a vectorized manner, assuming that x is a matrix
% whose rows are the individuals.
% Copyright 2014 by The MathWorks, Inc.
N = size(x,2); % assumes x is a row vector or 2-D matrix
if mod(N,2) % if N is odd
    error('Input rows must have an even number of elements')
end
odds  = 1:2:N-1;
evens = 2:2:N;
F = zeros(size(x));
F(:,odds)  = 1-x(:,odds);
F(:,evens) = 10*(x(:,evens)-x(:,odds).^2);
F = sum(F.^2,2);
end

Смотрите также

Похожие темы

Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте