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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大域解を探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、パターン探索、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、大域的探索が含まれます。これらのソルバーは、目的関数または制約関数が連続的、非連続的、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探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。

ソルバーの有効性は、オプションの調整、および適用可能なソルバーの場合は作成、更新、探索関数のカスタマイズにより改善できます。カスタムのデータ型を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 ソルバーとともに使用して、標準データ型では容易に表すことができない問題を表現できます。ハイブリッド関数オプションでは、最初のソルバーの解から始めて、2 番目のソルバーを適用することで解を改善できます。

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の比較 (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挙動
  

  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 ソリューションと局所解、および引き込み領域を定義します。

• 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点。

• 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。