複数の最大値または複数の最小値を持つ問題の最適化、および微分不可の目的関数の最適化

Global Optimization Toolbox は、複数の最大値または最小値を持つ問題の大域的解を探索する手法を提供します。これには、大域的探索法、マルチスタート法、パターン探索法、遺伝的アルゴリズム法、焼きなまし法のソルバーが含まれます。これらのソルバーを使用して、次のような性質の目的関数または制約関数を持つ最適化問題を解くことができます。1)目的関数または制約関数が連続関数、不連続関数、または確率関数である、2)目的関数または制約関数が導関数を持たない、3)目的関数または制約関数に含まれるシミュレーションやブラックボックス関数で一部のパラメーター設定の値が定義されていない。

遺伝的アルゴリズム法とパターン探索法のソルバーは、アルゴリズムのカスタマイズをサポートします。遺伝的アルゴリズム法ソルバーでは、初期集団オプションや適応度スケーリング オプションを変更するか、親の選択、交差、および突然変異に関する関数を定義することで、独自のアルゴリズムを作成することができます。パターン探索法ソルバーは、ポーリング、探索、およびその他の関数を定義することによってカスタマイズが可能です。


機能

最適化問題の定義、解決、評価

ソルバーの選択、最適化問題の定義、最適化オプションの設定と検査、最適化問題の実行および結果の可視化などを行います。

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大域的探索法ソルバーとマルチスタート法ソルバー

大域的探索ソルバーとマルチスタートソルバーは勾配ベースの手法を使用して局所的最小値と大域的最小値を返します。

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遺伝的アルゴリズム法ソルバー

進化の原理を模倣し、遺伝子配列の組み合わせをモデル化した法則を用い、複数の個体からなる母集団を変えていくという形で最適化問題を解きます。

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多目的遺伝的アルゴリズム法ソルバー

パレート フロント (均等に分布した非劣最適解集合) を識別して多目的最適化問題を解決します。

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パターン探索法ソルバー

GPS (Generalized Pattern Search)、GSS (Generating Set Search) および MADS (Mesh Adaptive Search) の 3 つの直接探索アルゴリズムを使用します。

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焼きなまし法ソルバー

アニーリングの物理過程を模倣する確率的探索アルゴリズムを使用して、最適化問題を解決します。

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並列処理の最適化問題への適用

並列処理機能を使用して解の探索時間を短縮します。

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