Global Optimization Toolbox

Global Optimization Toolbox bietet Funktionen, die nach globalen Lösungen für Probleme suchen, die mehrere Maxima oder Minima enthalten. Zu den Toolbox-Solvern gehören Surrogat-, Mustersuche-, genetische Algorithmen, Partikelschwarm-, simuliertes Abkühlen, Multistart und globale Suche. Sie können diese Solver für Optimierungsprobleme verwenden, bei denen die Ziel- oder Beschränkungsfunktion kontinuierlich, diskontinuierlich oder stochastisch ist, keine Ableitungen besitzt oder Simulationen oder Black-Box-Funktionen enthält. Bei Problemen mit mehreren Zielen können Sie eine Pareto-Front mithilfe genetischer Algorithmen oder Mustersuchlöser identifizieren.

Sie können die Effektivität des Solvers verbessern, indem Sie die Optionen anpassen und bei entsprechenden Solvern die Erstellungs-, Aktualisierungs- und Suchfunktionen individuell anpassen. Sie können benutzerdefinierte Datentypen mit dem genetischen Algorithmus und Simulated-Annealing-Solvern verwenden, um Probleme darzustellen, die mit Standarddatentypen nicht einfach ausgedrückt werden können. Mit der Option der Hybridfunktion können Sie eine Lösung verbessern, indem Sie nach dem ersten einen zweiten Solver anwenden.