MATLAB全局优化工具箱R2013b用户手册与旧版对比

全球优化工具箱User Guide for R2013b是Matlab官方提供的一个详尽的手册，针对2013年发布版本的Global Optimization Toolbox进行了详细介绍。该工具箱专注于解决多峰或多谷的全局优化问题，包括但不限于连续、不连续、随机、无导数或包含模拟或黑盒函数的情况，这些问题在标准优化方法中可能难以处理。 Global Optimization Toolbox包含了多种全局搜索算法，如全局搜索、多启动（Multi-start）、模式搜索（Pattern Search）、遗传算法（Genetic Algorithm）和模拟退火（Simulated Annealing）。这些算法旨在找到问题的全局最优解，即使目标函数或约束函数具有复杂性，例如不连续性、随机性和某些参数设置下的未定义值。 遗传算法和模式搜索提供了算法级别的自定义能力。用户可以根据需求修改初始种群、适应度尺度选项、父代选择、交叉和变异函数来创建自定义的遗传算法变体。对于模式搜索，用户可以通过定义投票、搜索和其他功能进行定制，以适应特定问题的特性。 关键特性包括： 1. **交互式工具**：用户可以方便地定义和解决优化问题，并实时监控解决方案的进度，提高了问题求解的直观性和效率。 2. **全局搜索和多启动**：用于查找单个或多个局部最优解，通过遍历搜索空间来寻找全局最优点。 3. **算法定制**：允许用户根据问题特性调整遗传算法和模式搜索算法的核心操作，以提高性能。 4. **适应性强**：适用于广泛类型的问题，无论目标函数是连续还是不连续，有无导数，甚至存在未知值。 这份文档对于在Matlab R2013b中使用Global Optimization Toolbox的用户来说是一份宝贵的参考资料，不仅有助于理解算法的工作原理，还能指导如何有效地应用这些工具来解决实际工程中的复杂优化问题。同时，虽然提到了一个较旧版本的手册，它仍然可以作为一个有用的补充，尽管部分语法在新版本中可能不再适用，但它提供了历史背景和通用技巧，可供学习者参考。