Résolvez les problèmes d'optimisation à maximums ou minimums multiples et non lisses

Global Optimization Toolbox propose des méthodes permettant de rechercher des solutions globales pour les problèmes contenant plusieurs minimums ou maximums. Au nombre de ces méthodes se trouvent les solveurs de recherche globale, multistart, de recherche de formes, d'algorithme génétique et de simulation de recuit. Ces moteurs de résolution permettent de résoudre les problèmes d'optimisation dans les cas pour la fonction objectif ou la fonction de contrainte est continue, discontinue, stochastique, ne traite pas les dérivées ou comprend des simulations ou des fonctions de boîte noire ayant des valeurs non définies pour certaines définitions de paramètres.

Les solveurs d'algorithme génétique et de recherche de formes prennent en charge la personnalisation des algorithmes. Vous pouvez créer une variante d'algorithme génétique personnalisée en modifiant les options d'information et d'étalonnement d'adéquation initiales ou en définissant des fonctions de sélection parente, de croisement et de mutation. Les recherches de formes peuvent être personnalisées en définissant des fonctions de scrutation et de recherche, ainsi que d'autres fonctions.


Fonctionnalités

Résolution de problèmes d'optimisation

Sélectionnez un solveur et définissez un problème d'optimisation, définissez et inspectez les options d'optimisation, exécutez des problèmes d'optimisation, visualisez les résultats, etc.

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Solveurs de recherche globale et multistart

Utilisez les solveurs par séparation & évaluation et à initialisation multiple qui utilisent des méthodes basées sur les gradients pour déterminer des minimums locaux et globaux.

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Solveur d'algorithme génétique

Résolvez des problèmes d'optimisation en imitant les principes de l'évolution et en modifiant une population de points individuels avec des règles modélisant les combinaisons de gènes.

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Solveur d'algorithme génétique multi-objectif

Résolvez les problèmes d'optimisation multi-objectif en identifiant le front de Pareto, c'est-à-dire l'ensemble de solutions optimales non dominées réparties uniformément.

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Solveur de recherche de formes

Utilisez trois algorithmes de recherche directe : recherche de forme généralisée, recherche d'ensemble de génération (GSS) et recherche adaptative (MADS).

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Solveur de simulation de recuit

Résolvez les problèmes d'optimisation via un algorithme de recherche probabiliste qui reproduit le processus physique du recuit.

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Calcul parallèle

Utilisez les fonctions de calcul parallèle afin de réduire le temps de résolution.

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Ressources produits

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Documentation

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Fonctions

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Exigences du système

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Articles techniques

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