PlotFcn поле options задает одну или несколько функций, которые вызывает на каждой итерации оптимизационная функция. Функции построения графика строят различные показатели прогресса, в то время как алгоритм выполняется. Передайте указатель на функцию или cell-массив указателей на функцию. Структура функции вывода совпадает со структурой выходной функции. Для получения дополнительной информации об этой структуре смотрите OutputFcn.
Функции построения графика являются специализированными выходными функциями (см. Выходные функции для GlobalSearch и MultiStart). Существует две предопределенных функции построения графика:
@gsplotbestf строит лучшее значение целевой функции.
@gsplotfunccount строит количество вычислений функции.
Окна функции построения графика имеют кнопки Pause и Stop. По умолчанию все графики появляются в одном окне.
Использовать глобальные функции построения графика:
Запишите функции построения графика с помощью синтаксиса, описанного в OutputFcn.
Установите PlotFcn свойство вашего GlobalSearch или MultiStart возразите против указателя на функцию своей функции построения графика. Можно использовать несколько функций построения графика путем установки PlotFcn свойство к cell-массиву указателей на функцию.
Встроенные функции построения графика имеют характеристики, которые могут удивить вас.
@gsplotbestf может иметь графики, которые строго не уменьшаются. Это вызвано тем, что ранние значения могут следовать из локальных запусков решателя с отрицательными выходными флагами (такими как неосуществимые решения). Последующее локальное решение с положительным выходным флагом лучше, даже если его значение функции выше. Если локальный решатель возвращает значение с положительным выходным флагом, график является монотонным уменьшением.
@gsplotfunccount не может построить общее количество вычислений функции. Это вызвано тем, что GlobalSearch может продолжить выполнять вычисления функции после того, как это вызовет функцию построения графика в последний раз. Для получения дополнительной информации см. Алгоритм GlobalSearch.
Этот пример строит количество локальных запусков решателя, которые это берет, чтобы получить лучший локальный минимум для MultiStart. Пример также использует встроенную функцию построения графика, чтобы показать текущее лучшее значение функции.
Проблема в качестве примера эквивалентна в Глобальной переменной Находки или Нескольких Локальных Минимумах с дополнительными границами.
Пример использует персистентные переменные, чтобы сохранить предыдущие оптимальные значения. Функция построения графика исследует лучшее значение функции после каждого локального решателя, запущенного, доступного в bestfval поле optimValues структура. Если значение не ниже, чем предыдущее лучшее, функция построения графика добавляет 1 в количество последовательных вызовов без улучшения и чертит столбчатую диаграмму. Если значение ниже, чем предыдущее лучшее, функция построения графика запускает новую панель в графике со значением 1. Перед графическим выводом функция построения графика взяла логарифм количества последовательных вызовов. Логарифм помогает сохранить график четким, поскольку некоторые значения могут быть намного больше, чем другие.
Чтобы сохранить локальные результаты с помощью вложенных функций вместо персистентных переменных, смотрите Пример Вложенной Выходной функции (MATLAB).
Запишите целевую функцию:
function f = sawtoothxy(x,y)
[t r] = cart2pol(x,y); % change to polar coordinates
h = cos(2*t - 1/2)/2 + cos(t) + 2;
g = (sin(r) - sin(2*r)/2 + sin(3*r)/3 - sin(4*r)/4 + 4) ...
.*r.^2./(r+1);
f = g.*h;Сохраните sawtoothxy.m как файл в папке на вашем пути MATLAB®.
Запишите функцию построения графика:
function stop = NumberToNextBest(optimValues, state)
persistent bestfv bestcounter
stop = false;
switch state
case 'init'
% Initialize variable to record best function value.
bestfv = [];
% Initialize counter to record number of
% local solver runs to find next best minimum.
bestcounter = 1;
% Create the histogram.
bar(log(bestcounter),'tag','NumberToNextBest');
xlabel('Number of New Best Fval Found');
ylabel('Log Number of Local Solver Runs');
title('Number of Local Solver Runs to Find Lower Minimum')
case 'iter'
% Find the axes containing the histogram.
NumToNext = ...
findobj(get(gca,'Children'),'Tag','NumberToNextBest');
% Update the counter that records number of local
% solver runs to find next best minimum.
if ~isequal(optimValues.bestfval, bestfv)
bestfv = optimValues.bestfval;
bestcounter = [bestcounter 1];
else
bestcounter(end) = bestcounter(end) + 1;
end
% Update the histogram.
set(NumToNext,'Ydata',log(bestcounter))
endСохраните NumberToNextBest.m как файл в папке на вашем пути MATLAB.
Создайте структуру задачи и глобальный решатель. Установите нижние границы [-3e3,-4e3], верхние границы [4e3,3e3] и набор глобальный решатель, чтобы использовать функции построения графика:
problem = createOptimProblem('fmincon',...
'objective',@(x)sawtoothxy(x(1),x(2)),...
'x0',[100,-50],'lb',[-3e3 -4e3],...
'ub',[4e3,3e3],'options',...
optimoptions(@fmincon,'Algorithm','sqp'));
ms = MultiStart('PlotFcn',{@NumberToNextBest,@gsplotbestf});Запустите глобальный решатель для 100 локальных запусков решателя:
[x,fv] = run(ms,problem,100);
Функции построения графика производят следующую фигуру (ваши результаты могут отличаться, поскольку процесс решения является стохастическим):
В то время как MultiStart может запуститься параллельно, это не поддерживает функции мирового производства и функции построения графика параллельно. Кроме того, в то время как локальные выходные функции и функции построения графика работают на рабочих когда MultiStart запуски параллельно, эффект отличается от выполнения последовательно. Локальный выход и функции построения графика не создают отображение при работе рабочих. Вы не видите никаких других эффектов выхода и функций построения графика, пока рабочий не передает его результаты клиенту (инициатор MultiStart параллельные задания).
Для получения информации о выполнении MultiStart параллельно, смотрите Параллельные вычисления.