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Global Optimization Toolbox を使い始める

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

• 問題ベースのアプローチとソルバーベースのアプローチのどちらを選択するか
  

  Global Optimization Toolbox ソルバーを使用した問題ベースおよびソルバーベースの最適化に関する考慮事項について説明します。

• 複数のグローバルソルバーを比較する、問題ベース
  

  グローバル ソルバーのいくつかの特性を示す例。

• 6つのソルバーの比較
  

  グローバル ソルバーのいくつかの特性を調べます。

• 非滑らかな問題に対するソルバーの動作
  

  適切なソルバーを選択することの重要性を示します。

グローバル最適化について

• グローバル最適化とは何ですか?
  

  グローバル ソリューションとローカル ソリューション、および吸引域を定義します。

• ソリューションがグローバルであることを証明できますか?
  

  ソリューションが適切かどうかを判断する際の問題。

• 最適化ワークフロー
  

  局所最適値または全体最適値を見つける方法。