simulannealbnd
Finden Sie das Minimum der Funktion mithilfe des Simulated-Annealing-Algorithmus
Syntax
Beschreibung
x = simulannealbnd(fun,x0)x, für den Funktionshandle fun, der die Werte der Zielfunktion berechnet. x0 ist ein Anfangspunkt für den Simulated-Annealing-Algorithmus, ein reeller Vektor.
Hinweis
Passing Extra Parameters erklärt, wie bei Bedarf zusätzliche Parameter an die Zielfunktion übergeben werden.
Beispiele
Minimieren Sie De Jongs fünfte Funktion, eine zweidimensionale Funktion mit vielen lokalen Minima. Diese Funktion ist verfügbar, wenn Sie dieses Beispiel ausführen.
Plot De Jongs fünfte Funktion.
dejong5fcn
Minimieren Sie die fünfte Funktion von De Jong mit simulannealbnd, ausgehend vom Punkt [0,0].
fun = @dejong5fcn; x0 = [0 0]; x = simulannealbnd(fun,x0)
simulannealbnd stopped because the change in best function value is less than options.FunctionTolerance.
x = 1×2
-32.0285 -0.1280
Der simulannealbnd-Algorithmus verwendet den Zufallszahlenstrom MATLAB®, daher erhalten Sie möglicherweise ein anderes Ergebnis.
Minimieren Sie De Jongs fünfte Funktion innerhalb eines begrenzten Bereichs. Diese Funktion ist verfügbar, wenn Sie dieses Beispiel ausführen.
Plot De Jongs fünfte Funktion.
dejong5fcn
Starten Sie simulannealbnd ab dem Punkt [0,0] und legen Sie für jede Komponente eine Untergrenze von -64 und eine Obergrenze von 64 fest.
fun = @dejong5fcn; x0 = [0 0]; lb = [-64 -64]; ub = [64 64]; x = simulannealbnd(fun,x0,lb,ub)
simulannealbnd stopped because the change in best function value is less than options.FunctionTolerance.
x = 1×2
-15.9790 -31.9593
Der simulannealbnd-Algorithmus verwendet den Zufallszahlenstrom MATLAB®, daher erhalten Sie möglicherweise ein anderes Ergebnis.
Beobachten Sie den Fortschritt von simulannealbnd, indem Sie Optionen zum Verwenden einiger Plotfunktionen festlegen.
Legen Sie die Optionen für das simulierte Abkühlen fest, um mehrere Plotfunktionen zu verwenden.
options = optimoptions('simulannealbnd','PlotFcns',... {@saplotbestx,@saplotbestf,@saplotx,@saplotf});
Starten Sie simulannealbnd ab dem Punkt [0,0] und legen Sie für jede Komponente eine Untergrenze von -64 und eine Obergrenze von 64 fest. Minimieren Sie dejong5fcn, das verfügbar ist, wenn Sie dieses Beispiel ausführen.
rng default % For reproducibility fun = @dejong5fcn; x0 = [0,0]; lb = [-64,-64]; ub = [64,64]; x = simulannealbnd(fun,x0,lb,ub,options)
simulannealbnd stopped because the change in best function value is less than options.FunctionTolerance.
x = 1×2
-15.9790 -31.9593
Erhalten Sie alle Ausgaben einer Simulated-Annealing-Minimierung.
Zeichnen Sie die fünfte Funktion von De Jong auf, die verfügbar ist, wenn Sie dieses Beispiel ausführen.
dejong5fcn
Starten Sie simulannealbnd ab dem Punkt [0,0] und legen Sie für jede Komponente eine Untergrenze von -64 und eine Obergrenze von 64 fest.
fun = @dejong5fcn; x0 = [0,0]; lb = [-64,-64]; ub = [64,64]; [x,fval,exitflag,output] = simulannealbnd(fun,x0,lb,ub)
simulannealbnd stopped because the change in best function value is less than options.FunctionTolerance.
x = 1×2
-15.9790 -31.9593
fval = 1.9920
exitflag = 1
output = struct with fields:
iterations: 1762
funccount: 1779
message: 'simulannealbnd stopped because the change in best function value is less than options.FunctionTolerance.'
rngstate: [1x1 struct]
problemtype: 'boundconstraints'
temperature: [2x1 double]
totaltime: 0.9858
Der simulannealbnd-Algorithmus verwendet den Zufallszahlenstrom MATLAB®, daher erhalten Sie möglicherweise ein anderes Ergebnis.
Eingabeargumente
Ausgabeargumente
Alternative Funktionalität
App
Die Aufgabe Live-Editor optimieren bietet eine visuelle Schnittstelle für simulannealbnd.
Versionsverlauf
Eingeführt in R2007a
