模式搜索优化算法(模式搜索法的原理)

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群搜索(GSO)算法是一种新的群智能优化算法,也是一种随机优化算法,适用于结构优化设计,目前在空间结构的优化设计应用中,主要用于铰接结构体系,可以用于连续变量的结构设计,也可用于离散变量的结构优化。基于GSO算法流程,研究了其应用于刚接结构体系的可行性及有效性,编写了框架结构离散变量优化设计相关计算程序,对两个框架结构进行了截面优化计算分析,并用通用有限元软件对其优化结果进行了校核,与已有文献优化结果进行了比较。研究表明:GSO优化算法相对于改进的粒子群算法(HPSO)和其它进化算法都有较好的收敛精度和收敛速度,同时GSO算法较其它算法简单,容易实现,其特殊的搜索模式可以避免大量不必要的结构重分析,节省大量的计算时间,特别适用于复杂工程结构的优化设计及应用。

在实际的工作和生活过程中，优化问题无处不在，比如资源如何分配效益最高，拟合问题，最小最大值问题等等。优化问题一般分为局部最优和全局最优，局部最优，就是在函数值空间的一个有限区域内寻找最小值；而全局最优，是在函数值空间整个区域寻找最小值问题。

matlab中的提供的传统优化工具箱（Optimization Tool），能实现局部最优，但要得全局最优，则要用全局最优化算法（Global Optimization Tool），主要包括：

GlobalSearch 全局搜索和 MultiStart 多起点方法产生若干起始点，然后它们用局部求解器去找到起始点吸引盆处的最优点。

ga 遗传算法用一组起始点（称为种群），通过迭代从种群中产生更好的点，只要初始种群覆盖几个盆，GA就能检查几个盆。

simulannealbnd 模拟退火完成一个随机搜索，通常，模拟退火算法接受一个点，只要这个点比前面那个好，它也偶而接受一个比较糟的点，目的是转向不同的盆。

patternsearch 模式搜索算法在接受一个点之前要看看其附近的一组点。假如附近的某些点属于不同的盆，模式搜索算法本质上时同时搜索若干个盆。

下面我就一些具体例子，来说明各种优化方法：

可以看出，初值x0不同，得到的结果截然不同，这说明这种求解器，能寻找局部最优，但不一定是全局最优，在起点为8时，取得全局最优。

我们换一种求解器：fminbound,这种求解器不需要给点初值。

因此全局最优的方法能够获取全局最优。

结果：最小二乘拟合结果误差较大

可以看出全局优化结果较好，误差较小。

这种算法的运行时间：Elapsed time is 6.139324 seconds.

使用并行计算的方式解决

结果：14 out of 100 local solver runs converged with a positive local solver exit flag.

Elapsed time is 4.358762 seconds.Sending a stop signal to all the labs ... stopped.可以看出，运行时间减少，提高了效率。

这种方法只能寻找局部最优。

现在用全局优化算法： 全局优化的工具和方法包括什么

确定性方法和随机方法，全局搜索、多初始点、模式搜索、遗传算法、多目标遗传算法、模拟退火求解器和粒子群求解器。全局最优化在许多领域的重要应用，方法主要包括确定性方法和随机方法。MATLAB中有个全局优化工具箱集成了几个主流的全局优化算法，包含全局搜索、多初始点、模式搜索、遗传算法、多目标遗传算法、模拟退火求解器和粒子群求解器。全局优化是2018年公布的计算机科学技术名词。