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     1275      -1.032                                 -0.2155            1    Stage 1 Local
     300     1377      -1.032         248.7      -0.2137                              Stage 2 Search
     400     1477      -1.032           278        1.134                              Stage 2 Search
     446     1561      -1.032           1.6        2.073      -0.2155            1    Stage 2 Local
     500     1615      -1.032         9.055       0.3214                              Stage 2 Search
     600     1715      -1.032       -0.7299      -0.7686                              Stage 2 Search
     700     1815      -1.032        0.3191      -0.7431                              Stage 2 Search
     800     1915      -1.032         296.4       0.4577                              Stage 2 Search
     900     2015      -1.032         10.68       0.5116                              Stage 2 Search
    1000     2115      -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   -1.980435e-02    0.000e+00    1.996e+00
    1       9   -6.970985e-02    0.000e+00    3.140e+00    2.533e-01
    2      13   -8.662720e-02    0.000e+00    2.775e+00    1.229e-01
    3      18   -1.176972e-01    0.000e+00    1.629e+00    1.811e-01
    4      21   -2.132377e-01    0.000e+00    2.097e-01    8.636e-02
    5      24   -2.153982e-01    0.000e+00    7.701e-02    1.504e-02
    6      27   -2.154521e-01    0.000e+00    1.547e-02    1.734e-03
    7      30   -2.154637e-01    0.000e+00    1.222e-03    1.039e-03
    8      33   -2.154638e-01    0.000e+00    1.543e-04    8.413e-05
    9      36   -2.154638e-01    0.000e+00    1.543e-06    6.610e-06
   10      39   -2.154638e-01    0.000e+00    1.686e-07    7.751e-08

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.

Похожие темы