Итерации и функциональные количества

В целом решатели Optimization Toolbox™ выполняют итерации, чтобы найти оптимум. Это означает, что решатель начинает в начальном значении x 0, выполняет некоторые промежуточные вычисления, которые в конечном счете приводят к новой точке x 1, и затем повторяет процесс, чтобы найти последовательные приближения x 2, x 3... локального минимума. Обработка остановок после некоторого количества итераций k.

На любом шаге промежуточные вычисления могут включить выполнение целевой функции, и ограничения, если таковые имеются, в точках около тока выполняют итерации xi. Например, решатель может оценить градиент конечными разностями. В каждой из этих соседних точек функциональное количество (F-count) увеличено одним. Типичная Итерация фигуры на 3-D Пробеле показывает, что на 3-D пробеле с прямыми конечными разностями дельты размера одна итерация обычно соответствует увеличению функционального количества четыре. В фигуре ei представляет единичный вектор в i th координатное направление.

Типичная итерация на 3-D пробеле

  • Если нет никаких ограничений, F-count сообщает об общем количестве оценок целевой функции.

  • Если существуют ограничения, F-count сообщает только о числе точек, где функциональные оценки произошли, не общее количество оценок ограничительных функций. Таким образом, если существует много ограничений, F-count может быть значительно меньше, чем общее количество функциональных оценок.

F-count является заголовком в итеративном отображении для многих решателей. Для примера смотрите, Интерпретируют Результат.

F-count появляется в выходной структуре как output.funcCount. Это позволяет вам получить доступ к количеству оценки программно. Для получения дополнительной информации о выходных структурах смотрите Выходные Структуры.

Иногда решатель делает попытку шага и отклоняет попытку. trust-region, trust-region-reflective и алгоритмы trust-region-dogleg считают эти неудачные попытки как итерации и сообщают о (неизменном) результате в итеративном отображении. interior-point, active-set и алгоритмы levenberg-marquardt не считают такую попытку как итерация и не сообщают о попытке в итеративном отображении. Все предпринятые шаги увеличивают F-count, независимо от алгоритма.

Похожие темы