particleswarm
입자 군집 최적화
구문
설명
예제
2개의 변수로 구성된 단순한 함수를 최소화합니다.
목적 함수를 정의합니다.
fun = @(x)x(1)*exp(-norm(x)^2);
particleswarm을 호출하여 함수를 최소화합니다.
rng default % For reproducibility nvars = 2; x = particleswarm(fun,nvars)
Optimization ended: relative change in the objective value over the last OPTIONS.MaxStallIterations iterations is less than OPTIONS.FunctionTolerance. x = 629.4474 311.4814
함수 플롯에서 볼 수 있듯이 이 해는 실제 최솟값과 거리가 멉니다.
fsurf(@(x,y)x.*exp(-(x.^2+y.^2)))
일반적으로 범위를 설정하는 것이 가장 좋습니다. 범위를 설정해서 단순한 함수 최소화하기 항목을 참조하십시오.
2개의 변수로 구성된 단순한 함수를 범위 제약 조건을 적용해서 최소화합니다.
목적 함수를 정의합니다.
fun = @(x)x(1)*exp(-norm(x)^2);
변수에 범위를 설정합니다.
lb = [-10,-15]; ub = [15,20];
particleswarm을 호출하여 함수를 최소화합니다.
rng default % For reproducibility nvars = 2; x = particleswarm(fun,nvars,lb,ub)
Optimization ended: relative change in the objective value over the last OPTIONS.MaxStallIterations iterations is less than OPTIONS.FunctionTolerance.
x = 1×2
-0.7071 -0.0000
더 큰 모집단과 하이브리드 함수를 사용하여 더 나은 해를 구해 봅니다.
목적 함수와 범위를 지정합니다.
fun = @(x)x(1)*exp(-norm(x)^2); lb = [-10,-15]; ub = [15,20];
옵션을 지정합니다.
options = optimoptions('particleswarm','SwarmSize',100,'HybridFcn',@fmincon);
particleswarm을 호출하여 함수를 최소화합니다.
rng default % For reproducibility nvars = 2; x = particleswarm(fun,nvars,lb,ub,options)
Optimization ended: relative change in the objective value over the last OPTIONS.MaxStallIterations iterations is less than OPTIONS.FunctionTolerance.
x = 1×2
-0.7071 -0.0000
풀이 과정을 더 자세히 검토하려면 선택적 출력 인수를 반환합니다.
문제를 정의합니다.
fun = @(x)x(1)*exp(-norm(x)^2); lb = [-10,-15]; ub = [15,20]; options = optimoptions('particleswarm','SwarmSize',50,'HybridFcn',@fmincon);
함수를 최소화하고 풀이 과정에 대한 정보를 얻기 위해 모든 출력값을 포함하여 particleswarm을 호출합니다.
rng default % For reproducibility nvars = 2; [x,fval,exitflag,output,points] = particleswarm(fun,nvars,lb,ub,options)
Optimization ended: relative change in the objective value over the last OPTIONS.MaxStallIterations iterations is less than OPTIONS.FunctionTolerance.
x = 1×2
-0.7071 -0.0000
fval = -0.4289
exitflag = 1
output = struct with fields:
rngstate: [1×1 struct]
iterations: 43
funccount: 2203
message: 'Optimization ended: relative change in the objective value ↵over the last OPTIONS.MaxStallIterations iterations is less than OPTIONS.FunctionTolerance.↵FMINCON: Initial point is a local minimum that satisfies the constraints.↵↵Optimization completed because at the initial point, the objective function is non-decreasing ↵in feasible directions to within the value of the optimality tolerance, and ↵constraints are satisfied to within the value of the constraint tolerance.↵↵<stopping criteria details>↵↵Optimization completed: The final point is the initial point.↵The first-order optimality measure, 2.118144e-07, is less than options.OptimalityTolerance =↵1.000000e-06, and the maximum constraint violation, 0.000000e+00, is less than↵options.ConstraintTolerance = 1.000000e-06.↵'
hybridflag: 1
points = struct with fields:
X: [50×2 double]
Fval: [50×1 double]
입력 인수
출력 인수
제한 사항
문제 기반 최적화 라이브 편집기 작업은 현재 여러 초기점 또는 초기 목적 함수 값 지정을 지원하지 않습니다. 초기점을 지정하려면 솔버 기반 작업을 사용하거나 명령줄을 사용하십시오.
알고리즘
입자 군집 최적화 알고리즘에 대한 설명은 Particle Swarm Optimization Algorithm 항목을 참조하십시오.
대체 기능
앱
최적화 라이브 편집기 작업은 particleswarm에 대한 시각적 인터페이스를 제공합니다.
