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matlab Global Optimization Toolbox 教程（英文）
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【转】http://foundy.blog.163.com/blog/static/26338344201023191522875/ 局部与全局优化 优化是寻找函数最小点的过程，更具体点说： 函数局部最小点是那种它的函数值小于或等于附近点的点。但是有可能大于较远距离的点。 全局最小点是那种它的函数值小于或等于所有的可行点。 通常，优化工具箱求解器找到一个局部最优，（这个局部最优可能是全局最优），它们找到开始点吸引盆的最优点。 与此相反，全局优化工具箱求解器被设计成搜索大于一个吸引盆的算法，它们以各种方式进行搜索： （GlobalSearch） 全局搜索和（MultiStart）多起点方法产生若干起始点，然后它们用局部求解器去找到起始点吸引盆处的最优点。 ga 遗传算法用一组起始点（称为种群），通过迭代从种群中产生更好的点，只要初始种群覆盖几个盆，GA就能检查几个盆。 （simulannealbnd）模拟退火完成一个随机搜索，通常，模拟退火算法接受一个点，只要这个点比前面那个好，它也偶而接受一个比较糟的点，目的是转向不同的盆。 （patternsearch ）模式搜索算法在接受一个点之前要看看其附近的一组点。假如附近的某些点属于不同的盆，模式搜索算法本质上时同时搜索若干个盆 大家讨论比较多的1stopt采用的就是全局优化算法，可以方便解决初值选择的问题，其实matlab也具有类似的算法。附件中是英文matlab Global Optimization Toolbox 教程，供大家学习参考。 http://pan.baidu.com/share/link? ... p;amp;uk=3372498403 提取码 b552 |
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3楼2013-06-07 15:33:38
4楼2015-06-21 22:11:13
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lin4172楼
2013-06-05 21:43
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