1stOpt做全局优化测试--无约束条件-1

Question

如题所述

Answer 1

在1stOpt软件的测试中，我们专注于全局优化算法的性能，特别是无约束条件下的求解能力。以下是经过简化和提炼的关键信息：

- 2维Ackley函数测试中，算法在21次迭代后达到最优解，耗时极短，结果为4.44089209850063E-16，对应解为x(1:2)=[0, 0]。

- 在200维Ackley函数测试中，用户在较早阶段（4次迭代后）主动中断了计算，表明对于高维问题，可能需要更高效的算法或更长的计算时间。

- 在简化后的算法描述中，指数项被表示为cos(6.28318530717959*x^2)到cos(6.28318530717959*x^70)，其他部分保持不变，展示了解析表达式的简洁形式。

- 提供了一些具体的函数优化实例，如Booth、Branin、Colville、Dixon Price、以及Goldstein & Price等函数，展示了优化结果的最小值和参数值。

- 对于7-Dixon Price函数，结果显示在33次迭代后，达到了收敛标准，用时00:00:02:347，显示出算法的收敛性和效率。

- Easom和Goldstein & Price函数也展示了类似的优化结果，强调了算法在不同函数上的通用性。

- 对于Hartmann Functions，提到了矩阵表示和代码块，表明软件支持复杂函数的处理。

- 11-Hartmann Functions的实例中，展示了优化过程和结果，表明算法在多维问题中表现稳定。

- 对于13-Hump Function，提供了Matlab代码简化后的1stOpt版本，展示了函数表达式的优化形式和计算结果。

- 各个测试函数的最小值和参数值详细列出，突出了优化算法在求解全局最小值时的性能。

- 最后，总结了1stOpt在全局优化中的优势，包括其在无约束条件下的高效处理和对矩阵运算的支持。

通过这些简化和提炼的内容，读者可以快速了解1stOpt在全局优化中的关键性能和应用实例，以及其在不同复杂度问题上的表现。