혼합 정수 대리 최적화

이 예제에서는 정수 변수를 포함하는 최적화 문제를 푸는 방법을 보여줍니다. R2019b부터 surrogateopt는 정수 제약 조건을 받습니다. 이 예제에서는 10차원에서 –3부터 6까지의 정수 값 인수에 대해 multirosenbrock 함수를 최소화하는 점 x를 구합니다. multirosenbrock 함수는 스케일링이 좋지 않아 최적화하기 어려운 함수입니다. 이 함수는 점 [1,1,...,1]에서 구해지는 최솟값 0을 가집니다. multirosenbrock 함수의 코드는 이 예제의 마지막 부분에 나와 있습니다.

rng(1,"twister") % For reproducibility
nvar = 10; % Any even number
lb = -3*ones(1,nvar);
ub = 6*ones(1,nvar);
fun = @multirosenbrock;
intcon = 1:nvar; % All integer variables
[sol,fval] = surrogateopt(fun,lb,ub,intcon)

surrogateopt stopped because it exceeded the function evaluation limit set by 
'options.MaxFunctionEvaluations'.

sol = 1×10

     1     1     1     1     1     1     1     1     1     1

fval = 
0

이 경우, surrogateopt는 해를 구합니다.

헬퍼 함수

다음 코드는 multirosenbrock 헬퍼 함수를 생성합니다.

function F = multirosenbrock(x)
% This function is a multidimensional generalization of Rosenbrock's
% function. It operates in a vectorized manner, assuming that x is a matrix
% whose rows are the individuals.
% Copyright 2014 by The MathWorks, Inc.
N = size(x,2); % assumes x is a row vector or 2-D matrix
if mod(N,2) % if N is odd
    error("Input rows must have an even number of elements")
end
odds  = 1:2:N-1;
evens = 2:2:N;
F = zeros(size(x));
F(:,odds)  = 1-x(:,odds);
F(:,evens) = 10*(x(:,evens)-x(:,odds).^2);
F = sum(F.^2,2);
end

참고 항목

surrogateopt

도움말 항목

• 대리 최적화
• Mixed Integer ga Optimization