Numerical nonlinear global optimization examples finding multiple optima method 2

Tutoriel 3 étapes, exécutées dans l'ordre dans une même session. Chaque étape a été exécutée sur le moteur et la sortie ci-dessous est ce qu'elle a produit.

Étape 1

Clear[f, pts, dots, cplot];
f[x_, y_] := (x^2 + y^2 - 16)^2;
Plot3D[f[x, y], {x, -5, 5}, {y, -5, 5}]

Sortie

-Graphics3D-

Étape 2

{sol, pts} = Reap[
	NMinimize[f[x, y], {{x, -5, 5}, {y, -5, 5}}, Method -> "DifferentialEvolution", EvaluationMonitor :> Sow[{x, y}, "VisitedPoint"]],
	"VisitedPoint"];
sol

Sortie

NMinimize[(-16 + x^2 + y^2)^2, {{x, -5, 5}, {y, -5, 5}}, Method -> DifferentialEvolution, EvaluationMonitor :> Sow[{x, y}, VisitedPoint]]

Étape 3

newpts = Cases[First[pts], x_ /; Abs[f@@x - First[sol]] ≤ .05];
rainbow[a_] := Hue[0.75 a, .5, 1];
dots = Graphics[Join[{PointSize[0.02], RGBColor[1, 1, 1], Point[#]& /@ newpts}, {{PointSize[0.02], RGBColor[0, 0, 0], Point[{x, y} /. Last[sol]]}}]];
cplot = ContourPlot[f[x, y], {x, -5, 5}, {y, -5, 5}, ColorFunction -> rainbow, Contours -> 4Range[0, 10] ^ 2, PlotPoints -> 50];
Show[cplot, dots]

Sortie

-Graphics-

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Numerical nonlinear global optimization examples finding multiple optima method 2

Fonctions utilisées

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