matlab中全局优化的问题

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请教各位高手，大家在matlab里做global optimization的时候一般用的是什么方法呢？一般的fminunc什么的都是local的，然后我看了在matlab里的global optimization toolbox里的一些选择，global search和multistart基本就是多些initial points一起算，遗传算法试了，但是converge不了，可能是因为我做的是simulated methods of moments, function的性质不够好，然后就剩下pattern search还马马虎虎用着，但是现在算了好几天了，感觉有进步，在几个点之间跳，其中有一个点improve了不少，但是还是觉得好像global要找最值好难，大家都是怎么处理的呢？谢谢！

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关键词：MATLAB matla atlab Atl Lab function initial methods search matlab

我对OPTIMIZATION以及参数估计（例如：SIMULATED METHODS OF MOMENTS）都挺感兴趣。很有兴趣你要求的问题具体是什么样的。自从我了解了求最值的SIMULATED ANNEALING 和参数估计的SIMULATED METHODS OF MOMENTS后觉得这类Monte Carlo类的方法很好用。你何不试试SIMULATED ANNEALING呢？我没用过MATLAB的，不过SIMULATED ANNEALING编程不很难，相信MATLAB（或其他软件）也可以编，不怕麻烦就试试吧。

恩，谢谢你的建议～我同意你的看法，如果最后要optimize的function不是continuous/differentiable, 一般依赖于derivatives的方法都没法用，我现在就是这样的情况。因为做的是structural modeling，然后从utility function到最后的discrete choice是需要simulated，我最后是需要把从GMM得到的sum of errors最小化，所以最后那个function肯定不能differentiate, 酱紫。btw, matlab有simulated annealing的package，呵呵