Main Content

このページは機械翻訳を使用して翻訳されました。元の英語を参照するには、ここをクリックします。

Global Optimization Toolbox を使い始める

複数の最大値、複数の最小値、および非滑らかな最適化問題を解く

Global Optimization Toolbox は、複数の最大値または最小値を含む問題に対するグローバルな解を検索する関数を提供します。ツールボックス ソルバーには、サロゲート、パターン検索、遺伝的アルゴリズム、粒子群、シミュレーテッド アニーリング、マルチスタート、グローバル検索が含まれます。これらのソルバーは、目的関数または制約関数が連続的、不連続的、確率的、導関数を持たない、またはシミュレーションやブラック ボックス関数を含む最適化問題に使用できます。複数の目的を持つ問題の場合、遺伝的アルゴリズムまたはパターン検索ソルバーを使用してパレートフロントを識別できます。

オプションを調整し、該当するソルバーの場合は作成、更新、検索機能をカスタマイズすることで、ソルバーの有効性を向上させることができます。遺伝的アルゴリズムおよびシミュレーテッド アニーリング ソルバーでカスタム データ型を使用すると、標準データ型では簡単に表現できない問題を表すことができます。ハイブリッド関数オプションを使用すると、最初のソルバーの後に 2 番目のソルバーを適用してソリューションを改善できます。

チュートリアル

グローバル最適化について