Выходные функции
Что такое выходная функция?
Для некоторых проблем вы можете хотеть вывод от алгоритма оптимизации в каждой итерации. Например, вы можете хотеть найти последовательность точек, что алгоритм вычисляет, и постройте те точки. Для этого создайте выходную функцию, которую вызывает на каждой итерации оптимизационная функция. Смотрите Синтаксис Выходной функции для деталей и синтаксис.
Этот раздел показывает основанный на решателе подход к выходным функциям. Для подхода, основанного на проблеме смотрите Выходную функцию для Основанной на проблеме Оптимизации.
Обычно решатели, которые могут использовать выходную функцию, являются теми, которые могут взять нелинейные функции в качестве входных параметров. Можно определить, который решатели могут иметь выходную функцию посмотрев в разделе Options страниц ссылки на функцию, или путем проверки, доступна ли опция Output function в приложении Оптимизации для решателя.
Пример: Использование выходных функций
Что содержит пример
Следующий пример продолжает тот в Нелинейных Ограничениях неравенства, который вызывает функциональный fmincon в командной строке, чтобы решить нелинейную, ограниченную задачу оптимизации. Пример в этом разделе использует файл функции, чтобы вызвать fmincon. Файл также содержит все функции, необходимые для примера, включая:
Целевая функция
Ограничительная функция
Выходная функция, которая записывает историю точек, вычисленных алгоритмом для
fmincon. В каждой итерации алгоритма дляfmincon, выходная функция:Строит текущую точку, вычисленную алгоритмом.
Хранит точку и ее соответствующее значение целевой функции в переменной под названием
history, и хранит текущее поисковое направление в переменной под названиемsearchdir. Поисковое направление является вектором, который указывает в направлении от текущей точки до следующей.
Код для файла здесь: Записывание Файла Функции, взятой в качестве примера.
Запись выходной функции
Вы задаете выходную функцию в options, такой как
options = optimoptions(@fmincon,'OutputFcn',@outfun)
где outfun имя выходной функции. Когда вы вызываете оптимизационную функцию с options как вход, оптимизационная функция вызывает outfun в каждой итерации его алгоритма.
В общем случае outfun может быть любая функция MATLAB®, но в этом примере, это - вложенная функция файла функции, описанного в письменной форме Файл Функции, взятой в качестве примера. Следующий код задает выходную функцию:
function stop = outfun(x,optimValues,state)
stop = false;
switch state
case 'init'
hold on
case 'iter'
% Concatenate current point and objective function
% value with history. x must be a row vector.
history.fval = [history.fval; optimValues.fval];
history.x = [history.x; x];
% Concatenate current search direction with
% searchdir.
searchdir = [searchdir;...
optimValues.searchdirection'];
plot(x(1),x(2),'o');
% Label points with iteration number.
% Add .15 to x(1) to separate label from plotted 'o'
text(x(1)+.15,x(2),num2str(optimValues.iteration));
case 'done'
hold off
otherwise
end
endСмотрите Используя Указатели, чтобы Сохранить Параметры функции (MATLAB) для получения дополнительной информации о вложенных функциях.
Аргументы, которые оптимизационная функция передает outfun :
x— Точка вычисляется алгоритмом в текущей итерацииoptimValues— Структура, содержащая данные из текущей итерацииПример использует следующие поля
optimValues:optimValues.iteration— Номер текущей итерацииoptimValues.fval— Текущее значение целевой функцииoptimValues.searchdirection— Текущее поисковое направление
state— Текущее состояние алгоритма ('init','interrupt','iter', или'done')
Для получения дополнительной информации об этих аргументах, смотрите Синтаксис Выходной функции.
Записывание файла функции, взятой в качестве примера,
Создать файл функции для этого примера:
Откройте новый файл в редакторе MATLAB.
Скопируйте и вставьте следующий код в файл:
function [history,searchdir] = runfmincon % Set up shared variables with OUTFUN history.x = []; history.fval = []; searchdir = []; % call optimization x0 = [-1 1]; options = optimoptions(@fmincon,'OutputFcn',@outfun,... 'Display','iter','Algorithm','active-set'); xsol = fmincon(@objfun,x0,[],[],[],[],[],[],@confun,options); function stop = outfun(x,optimValues,state) stop = false; switch state case 'init' hold on case 'iter' % Concatenate current point and objective function % value with history. x must be a row vector. history.fval = [history.fval; optimValues.fval]; history.x = [history.x; x]; % Concatenate current search direction with % searchdir. searchdir = [searchdir;... optimValues.searchdirection']; plot(x(1),x(2),'o'); % Label points with iteration number and add title. % Add .15 to x(1) to separate label from plotted 'o' text(x(1)+.15,x(2),... num2str(optimValues.iteration)); title('Sequence of Points Computed by fmincon'); case 'done' hold off otherwise end end function f = objfun(x) f = exp(x(1))*(4*x(1)^2 + 2*x(2)^2 + 4*x(1)*x(2) +... 2*x(2) + 1); end function [c, ceq] = confun(x) % Nonlinear inequality constraints c = [1.5 + x(1)*x(2) - x(1) - x(2); -x(1)*x(2) - 10]; % Nonlinear equality constraints ceq = []; end endСохраните файл как
runfmincon.mв папке на пути MATLAB.
Выполнение примера
Запускать пример, введите:
[history searchdir] = runfmincon;
Это отображает следующий итеративный вывод в Командном окне.
Max Line search Directional First-order
Iter F-count f(x) constraint steplength derivative optimality Procedure
0 3 1.8394 0.5 Infeasible start point
1 6 1.85127 -0.09197 1 0.109 0.778
2 9 0.300167 9.33 1 -0.117 0.313 Hessian modified twice
3 12 0.529835 0.9209 1 0.12 0.232
4 16 0.186965 -1.517 0.5 -0.224 0.13
5 19 0.0729085 0.3313 1 -0.121 0.054
6 22 0.0353323 -0.03303 1 -0.0542 0.0271
7 25 0.0235566 0.003184 1 -0.0271 0.00587
8 28 0.0235504 9.031e-08 1 -0.0146 8.51e-07
Active inequalities (to within options.ConstraintTolerance = 1e-06):
lower upper ineqlin ineqnonlin
1
2
Local minimum found that satisfies the constraints.
Optimization completed because the objective function is non-decreasing in
feasible directions, to within the value of the optimality tolerance,
and constraints are satisfied to within the value of the constraint tolerance.Выход history структура, которая содержит два поля:
history =
struct with fields:
x: [9×2 double]
fval: [9×1 double]fval поле содержит значения целевой функции, соответствующие последовательности точек, вычисленных fmincon:
history.fval
ans =
1.8394
1.8513
0.3002
0.5298
0.1870
0.0729
0.0353
0.0236
0.0236Это те же значения, отображенные в итеративном выходе в столбце с заголовком f(x).
x поле history содержит последовательность точек, вычисленных алгоритмом:
history.x ans = -1.0000 1.0000 -1.3679 1.2500 -5.5708 3.4699 -4.8000 2.2752 -6.7054 1.2618 -8.0679 1.0186 -9.0230 1.0532 -9.5471 1.0471 -9.5474 1.0474
Этот пример отображает график этой последовательности точек, в которых каждая точка помечена ее номером итерации.
Оптимальная точка происходит в восьмой итерации. Обратите внимание на то, что последние две точки в последовательности так близки, что они перекрываются.
Второй выходной аргумент, searchdir, содержит поисковые направления для fmincon в каждой итерации. Поисковое направление является вектором, указывающим от точки, вычисленной в текущей итерации к точке, вычисленной в следующей итерации:
searchdir =
-0.3679 0.2500
-4.2029 2.2199
0.7708 -1.1947
-3.8108 -2.0268
-1.3625 -0.2432
-0.9552 0.0346
-0.5241 -0.0061
-0.0003 0.0003