patternsearch
时间: 2023-08-14 08:06:02 浏览: 111
patternsearch是MATLAB中的一种全局优化算法,用于在给定的变量范围内寻找目标函数的全局最优解。与传统的梯度优化算法不同,patternsearch算法不需要求目标函数的梯度信息,因此适用于目标函数不可导或者难以求导的情况。
使用patternsearch函数进行优化的一般步骤如下:
1. 定义目标函数。目标函数应该接受一个n维向量作为输入,并返回一个标量作为输出。例如:
function f = myfun(x)
f = -sin(x(1))*cos(x(2))*exp(abs(1-sqrt(x(1)^2+x(2)^2)/pi));
end
2. 定义变量范围。变量范围应该定义每个变量的上下界。例如:
lb = [-5,-5];
ub = [5,5];
3. 定义优化选项。可以通过optimoptions函数定义一些优化选项,例如最大迭代次数、容差等。例如:
options = optimoptions('patternsearch','MaxIterations',1000,'FunctionTolerance',1e-6);
4. 调用patternsearch函数进行优化。例如:
x0 = [0,0];
[x,fval] = patternsearch(@myfun,x0,[],[],[],[],lb,ub,[],options);
其中,第一个参数是目标函数的句柄,第二个参数是初始点,[]表示不需要约束条件,lb和ub分别表示变量的下限和上限,最后一个[]表示没有非线性约束条件。
优化结果将返回全局最优解x和对应的目标函数值fval。