Global Optimization Toolbox

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。

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Seth DeLand

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Seth DeLand、 Global Optimization Toolbox 技術エキスパート