Можно использовать программное обеспечение Simulink® Design Optimization™ с программным обеспечением Parallel Computing Toolbox™, чтобы ускорить оптимизацию ответа модели Simulink. Используя параллельные вычисления может уменьшать образцовое время оптимизации в следующих случаях:
Модель содержит большое количество настроенных параметров, и метод Gradient descent
выбран для оптимизации.
Метод Pattern search
выбран для оптимизации.
Модель содержит большое количество неопределенных параметров и неопределенных значений параметров.
Модель является комплексной и занимает много времени, чтобы моделировать.
Когда вы используете параллельные вычисления, программное обеспечение распределяет независимые симуляции, чтобы запустить их параллельно на нескольких сеансах MATLAB®, также известных как рабочих. Распределение симуляций значительно уменьшает время оптимизации, потому что время, необходимое, чтобы моделировать модель, доминирует над общим временем оптимизации.
Для получения информации о том, как программное обеспечение распределяет симуляции и ожидаемое ускорение, смотрите, Как Параллельные вычисления Ускоряют Оптимизацию.
Для получения информации о конфигурировании вашей системы и использовании параллельных вычислений, смотрите Параллельные вычисления Использования для Оптимизации Ответа.
Можно включить параллельные вычисления с Gradient descent
и методами оптимизации Pattern search
. Когда вы включаете параллельные вычисления, программное обеспечение распределяет независимые симуляции во время оптимизации на нескольких сеансах работы с MATLAB. Следующие разделы описывают, какие симуляции распределяются и потенциальное ускорение с помощью параллельных вычислений.
Когда вы выбираете Gradient descent
как метод оптимизации, модель моделируется во время следующих вычислений:
Ограничение и объективное вычисление значения — Одна симуляция на итерацию
Ограничение и объективные вычисления градиента — Две симуляции для каждого настроенного параметра на итерацию
Вычисления поиска строки — Несколько симуляций на итерацию
Общее время, , взятый на итерацию, чтобы выполнить эти симуляции дан следующим уравнением:
где время, потраченное, чтобы моделировать модель, и принято, чтобы быть равным для всех симуляций, количество настроенных параметров, и количество поисковых запросов строки. является трудным оценить, и вы обычно принимаете его, чтобы быть равными один, два, или три.
Когда вы используете параллельные вычисления, программное обеспечение распределяет симуляции, требуемые для ограничения и объективных вычислений градиента. Время симуляции, взятое на итерацию, когда вычисления градиента выполняются параллельно, , приблизительно дан следующим уравнением:
где количество работников MATLAB.
Уравнение не включает издержки времени, сопоставленные с конфигурированием системы для параллельных вычислений и загрузки программного обеспечения Simulink на удаленных работниках MATLAB.
Ожидаемое ускорение в течение общего времени оптимизации дано следующим уравнением:
Например, для модели с Np=3
, Nw=4
и Nls=3
, ожидаемое ускорение равняется .
Для примера повышения производительности, достигнутого с методом Gradient descent
, смотрите, что Улучшающаяся Производительность Оптимизации Использует Параллельные вычисления.
Метод оптимизации Pattern search
использует наборы поиска и опроса, чтобы создать и вычислить набор вариантов решения в каждой итерации оптимизации.
Общее время, , взятый на итерацию, чтобы выполнить эти симуляции, дан следующим уравнением:
где время, потраченное, чтобы моделировать модель, и принято, чтобы быть равным для всех симуляций, количество настроенных параметров, фактор для поискового размера набора, и фактор для размера набора опроса. и обычно пропорциональны .
Когда вы используете параллельные вычисления, программное обеспечение Simulink Design Optimization распределяет симуляции, требуемые для вычислений набора поиска и опроса, которые оценены в отдельных циклах parfor
. Время симуляции, взятое на итерацию, когда наборы поиска и опроса вычисляются параллельно, , дан следующим уравнением:
где количество работников MATLAB.
Уравнение не включает издержки времени, сопоставленные с конфигурированием системы для параллельных вычислений и загрузки программного обеспечения Simulink на удаленных работниках MATLAB.
Ожидаемые убыстряются в течение общего времени оптимизации, дан следующим уравнением:
Например, для модели с Np=3
, Nw=4
, Nss=15
и Nps=2
, ожидаемое ускорение равняется .
Используя метод Pattern search
с параллельными вычислениями может не ускорить время оптимизации. Чтобы узнать больше, смотрите, Почему я не вижу ускорение оптимизации, я ожидал использовать параллельные вычисления?
Для примера повышения производительности, достигнутого с методом Pattern search
, смотрите, что Улучшающаяся Производительность Оптимизации Использует Параллельные вычисления.