Итеративное отображение

Типы итеративного отображения

Итеративное отображение дает вам информацию о прогрессе решателей во время их запусков.

Существует два типа итеративного отображения:

Глобальное отображение решателя
Локальное отображение решателя

Оба типа появляются в командной строке, в зависимости от глобальных и локальных опций.

Получите локальный решатель итеративное отображение путем установки Display опция в problem.options поле к 'iter' или 'iter-detailed' с optimoptions. Для получения дополнительной информации смотрите Итеративное Отображение (Optimization Toolbox).

Получите глобальный решатель итеративное отображение путем установки Display свойство в GlobalSearch или MultiStart возразите против 'iter'.

Глобальные решатели устанавливают Display по умолчанию опция локального решателя к 'off', если структура задачи не имеет значение для этой опции. Глобальные решатели не заменяют установки, вы делаете для локальных опций.

Примечание

Установка локального решателя Display опция к чему-либо кроме 'off' может произвести большой выход. Display по умолчанию опция создается optimoptions (@solver) 'final'.

Исследуйте типы итеративного отображения

Запустите пример, описанный в Запущенном Решатель с помощью GlobalSearch с GlobalSearch итеративное отображение:

% % Set the random stream to get exactly the same output
% rng(14,'twister')
gs = GlobalSearch('Display','iter');
opts = optimoptions(@fmincon,'Algorithm','interior-point');
sixmin = @(x)(4*x(1)^2 - 2.1*x(1)^4 + x(1)^6/3 ...
    + x(1)*x(2) - 4*x(2)^2 + 4*x(2)^4);
problem = createOptimProblem('fmincon','x0',[-1,2],...
    'objective',sixmin,'lb',[-3,-3],'ub',[3,3],...
    'options',opts);
[xming,fming,flagg,outptg,manyminsg] = run(gs,problem);

 Num Pts                 Best       Current    Threshold        Local        Local                 
Analyzed  F-count        f(x)       Penalty      Penalty         f(x)     exitflag        Procedure
       0       34      -1.032                                  -1.032            1    Initial Point
     200     1291      -1.032                                 -0.2155            1    Stage 1 Local
     300     1393      -1.032         248.7      -0.2137                              Stage 2 Search
     400     1493      -1.032           278        1.134                              Stage 2 Search
     446     1577      -1.032           1.6        2.073      -0.2155            1    Stage 2 Local
     500     1631      -1.032         9.055       0.3214                              Stage 2 Search
     600     1731      -1.032       -0.7299      -0.7686                              Stage 2 Search
     700     1831      -1.032        0.3191      -0.7431                              Stage 2 Search
     800     1931      -1.032         296.4       0.4577                              Stage 2 Search
     900     2031      -1.032         10.68       0.5116                              Stage 2 Search
    1000     2131      -1.032       -0.9207      -0.9254                              Stage 2 Search

GlobalSearch stopped because it analyzed all the trial points.

All 3 local solver runs converged with a positive local solver exit flag.

Запустите тот же пример без GlobalSearch итеративное отображение, но с fmincon итеративное отображение:

gs.Display = 'final';
problem.options.Display = 'iter';
[xming,fming,flagg,outptg,manyminsg] = run(gs,problem);

                                            First-order      Norm of
 Iter F-count            f(x)  Feasibility   optimality         step
    0       3   4.823333e+001   0.000e+000   1.088e+002
    1       7   2.020476e+000   0.000e+000   2.176e+000   2.488e+000
    2      10   6.525252e-001   0.000e+000   1.937e+000   1.886e+000
    3      13  -8.776121e-001   0.000e+000   9.076e-001   8.539e-001
    4      16  -9.121907e-001   0.000e+000   9.076e-001   1.655e-001
    5      19  -1.009367e+000   0.000e+000   7.326e-001   8.558e-002
    6      22  -1.030423e+000   0.000e+000   2.172e-001   6.670e-002
    7      25  -1.031578e+000   0.000e+000   4.278e-002   1.444e-002
    8      28  -1.031628e+000   0.000e+000   8.777e-003   2.306e-003
    9      31  -1.031628e+000   0.000e+000   8.845e-005   2.750e-004
   10      34  -1.031628e+000   0.000e+000   8.744e-007   1.354e-006

Local minimum found that satisfies the constraints.

Optimization completed because the objective function is non-decreasing in 
feasible directions, to within the selected value of the function tolerance,
and constraints were satisfied to within the selected value of the constraint tolerance.

<stopping criteria details>
                                            First-order      Norm of
 Iter F-count            f(x)  Feasibility   optimality         step
    0       3   -1.980435e-02    0.000e+00    1.996e+00

... MANY ITERATIONS DELETED ...

    8      33   -1.031628e+00    0.000e+00    8.742e-07    2.287e-07

Local minimum found that satisfies the constraints.

Optimization completed because the objective function is non-decreasing in 
feasible directions, to within the selected value of the function tolerance,
and constraints were satisfied to within the selected value of the constraint tolerance.

<stopping criteria details>

GlobalSearch stopped because it analyzed all the trial points.

All 4 local solver runs converged with a positive local solver exit flag.

Установка GlobalSearch итеративное отображение, а также fmincon итеративное отображение, дает к обоим смешиваемым отображениям.

Для примера итеративного отображения в параллельной среде смотрите Параллель MultiStart.

Документация