Comience a utilizar Global Optimization Toolbox
Global Optimization Toolbox proporciona funciones que buscan soluciones globales a problemas que contienen múltiples máximos o mínimos. Los solucionadores de la toolbox incluyen sustituto, búsqueda de patrones, algoritmo genético, enjambre de partículas, recocido simulado, inicio múltiple y búsqueda global. Puede utilizar estos solucionadores para problemas de optimización donde la función objetivo o de restricción es continua, discontinua, estocástica, no posee derivadas o incluye simulaciones o funciones de caja negra. Para problemas con objetivos múltiples, puede identificar un frente de Pareto utilizando algoritmos genéticos o solucionadores de búsqueda de patrones.
Puede mejorar la eficacia del solucionador ajustando las opciones y, para los solucionadores aplicables, personalizando las funciones de creación, actualización y búsqueda. Puede utilizar tipos de datos personalizados con el algoritmo genético y solucionadores de recocido simulado para representar problemas que no se expresan fácilmente con tipos de datos estándar. La opción de función híbrida le permite mejorar una solución aplicando un segundo solucionador después del primero.
Tutoriales
- Decide Between Problem-Based and Solver-Based Approach
Explore considerations for problem-based and solver-based optimization with Global Optimization Toolbox solvers.
- Comparar varios solucionadores globales basados en problemas
Ejemplo que muestra algunas características de los solucionadores globales.
- Comparison of Six Solvers
Explore some characteristics of global solvers.
- Solver Behavior with a Nonsmooth Problem
Demonstrates the importance of choosing an appropriate solver.
Acerca de Global Optimization
- ¿Qué es la optimización global?
Define soluciones globales y locales y cuencas de atracción.
- Can You Certify That a Solution Is Global?
Issues in determining whether a solution is good.
- Flujo de trabajo de optimización
Cómo encontrar un óptimo local o global.