Настройки в диалоговом окне Optimization Parameters специфичны для алгоритма.
Если вы изменяете настройки и хотите сбросить к значениям по умолчанию, выберите Optimization> Reset Parameters. Если вы добавляете параметры в пользовательские скрипты оптимизации, вы можете должны быть использовать эту опцию сброса, чтобы заставить все новые параметры появиться в диалоговом окне.
fmincon алгоритм оптимизации в CAGE использует fmincon функция в Optimization Toolbox™. fmincon оборачивает fmincon функционируйте так, чтобы можно было использовать функцию для максимизации и минимизации.
Параметр | Описание |
|---|---|
Constrained optimization algorithm |
|
Display | Определяет уровень диагностической информации, отображенной в рабочей области.
|
Maximum iterations | Максимальное количество итераций позволено. |
Maximum function evaluations | Максимальное количество вычислений функции позволено. |
Function tolerance | Допуск завершения на значении функции. |
Variable tolerance | Допуск завершения на свободных переменных. |
Constraint tolerance | Допуск завершения на нарушении ограничений. |
Number of start points | Положительное целое число, N. Оптимизация генерирует (N-1) стартовые точки на запущенный в дополнение к начальному значению, заданному в панели Значений Входной переменной. Оптимизация запускает от каждой из стартовых точек N и выбирает лучшее решение. N-1 дополнительные стартовые точки сгенерированы можно следующим образом:
Примечание Для задач оптимизации точки, набор Number of start points к 1 или 2. |
Run from feasible start points only | Выберите эту опцию, чтобы отключить все запуски, которые запускаются с начального значения, которое не удовлетворяет ограничениям. В панели Solution Information представления Optimization Output, Output message сообщает завершение. |
Soft constraints weighting | Взвешивание фактора, который оптимизация использует для мягких ограничений. По умолчанию значение равняется 1. Увеличение значения обеспечивает оптимизацию, чтобы найти возможные решения при удовлетворении трудным ограничениям и минимизации слабого для мягких ограничений. Если вы устанавливаете значение к inf, оптимизация считает все ограничения трудными ограничениями. Если вы устанавливаете значение к 0, оптимизация не пытается удовлетворить любым мягким ограничениям. |
Make table gradient constraints feasible | Выберите эту опцию, чтобы сделать ограничения выполнимыми для оптимизации суммы с табличными ограничениями градиента на свободные переменные. Рассмотрите очистку этой опции, если табличные ограничения градиента являются мягкими. |
Используйте NBI алгоритм для многоцелевой оптимизации.
Параметр | Описание |
|---|---|
Tradeoff points per objective pair, | Задайте, сколько решений для компромисса вы хотите, чтобы оптимизация нашла на запуск. Определить количество решений для компромисса между целями,
Примечание
|
Shadow minima options и NBI subproblem options | Алгоритм NBI использует |
ga алгоритм оптимизации в CAGE использует ga функция в Global Optimization Toolbox. В CAGE, ga оборачивает ga функционируйте так, чтобы можно было использовать функцию для максимизации и минимизации.
Параметр | Описание |
|---|---|
Generations | Алгоритм останавливается, когда количество поколений превышает заданное значение. |
Population size | Количество членов населения, которые использует алгоритм. См. документацию Global Optimization Toolbox для инструкций по установке численности населения. |
Display | Определяет уровень диагностической информации, отображенной в рабочей области.
|
Crossover function | Функция, которая генерирует новые члены населения от существующего населения GA перекрестным соединением. Для получения дополнительной информации о каждой функции смотрите раздел Crossover Options в документации Global Optimization Toolbox. Не делайте, чтобы использовать эвристическую перекрестную функцию для нелинейно ограниченных проблем. |
Crossover fraction | Часть следующего поколения, кроме элитных дочерних элементов, произведенных перекрестным соединением. |
Mutation function | Функция, которая генерирует новые члены населения от существующего населения GA мутацией. Часть следующего поколения, кроме элитных дочерних элементов, произведенных мутацией, (1 минус Crossover fraction). Для нелинейно ограниченных проблем выберите |
Selection function | Функция, которая выбирает члены населения, которые являются родительскими элементами для функций перекрестного соединения и выбора. |
Hybrid function | Оптимизационная функция, которая выполняется после завершения GA, чтобы попытаться улучшить значение целевой функции. Если алгоритм имеет нелинейные ограничения, гибридной функцией не может быть |
Stall generations | Алгоритм останавливается, когда средневзвешенное изменение в целевой функции по Stall generations меньше Function tolerance. |
Stall time limit | Алгоритм останавливается, если нет никакого улучшения целевой функции во время ограничения по времени останова требуемого времени в секунду. |
Function tolerance | Запуски алгоритма до средневзвешенного изменения в значении функции фитнеса по Stall generations меньше Function tolerance. |
Constraint tolerance | Допуск, который определяет, выполним ли член населения относительно нелинейных ограничений. |
Time limit | Время, чтобы остановить алгоритм. |
Soft constraints weighting | Взвешивание фактора, который оптимизация использует для мягких ограничений. |
patternsearch алгоритм оптимизации в CAGE использует patternsearch функция в Global Optimization Toolbox. В CAGE, patternsearch оборачивает patternsearch функционируйте так, чтобы можно было использовать функцию для максимизации и минимизации.
Параметр | Описание |
|---|---|
Display | Определяет уровень диагностической информации, отображенной в рабочей области.
|
Time limit | Время, чтобы остановить алгоритм. |
Maximum number of iterations | Максимальное количество итераций алгоритма. |
Maximum function evaluations | Алгоритм останавливается, если количество вычислений функции достигает этого значения. |
Variable tolerance | Алгоритм останавливается, если расстояние между двумя последовательными значениями свободной переменной меньше переменного допуска. |
Function tolerance | Алгоритм останавливается, если расстояние между двумя последовательными значениями целевой функции и размером mesh является оба меньше, чем Function tolerance. |
Constraint tolerance | Определите выполнимость относительно нелинейных ограничений. |
Mesh tolerance | Алгоритм останавливается, если размер mesh меньше, чем это значение. |
Initial mesh size | Устанавливает начальный размер mesh для алгоритма поиска шаблона. Не устанавливайте это слишком маленькое значение, когда недостаточный размер может привести к алгоритму, захватываемому в локальных оптимумах. |
Poll method | Устанавливает стратегию опроса который используемый алгоритмом поиска шаблона. Обычно |
Search method | Выберите функцию, которая выполняет поиск, в дополнение к выполняемому алгоритмом поиска шаблона. Для автомобильных проблем, |
Soft constraints weighting | Взвешивание фактора, который оптимизация использует для мягких ограничений. |
Используйте Modal optimization алгоритм с составной моделью, чтобы выбрать лучший рабочий режим для каждой рабочей точки. Алгоритм использует fmincon алгоритм, чтобы оптимизировать цель для каждого рабочего режима и выбрать лучшее решение.
Modal optimization имеет те же параметры как fmincon, плюс два дополнительных параметра:
Параметр | Описание |
|---|---|
Mode variable index | Задайте переменную режима. |
Objective to determine best mode (index) | (Необязательно) Выберите, какая цель (если у вас есть несколько) использовать, чтобы выбрать лучший режим. Значением по умолчанию является |
MultiStart алгоритм оптимизации в CAGE использует MultiStart функция в
Global Optimization Toolbox. MultiStart алгоритм пытается идентифицировать несколько оптимальных решений для каждой рабочей точки. Можно установить подмножество опций алгоритма в CAGE.
В КЛЕТКЕ, MultiStart алгоритм генерирует точки проекта Sobol и выбирает лучшую, чтобы запустить оптимизацию. Можно задать количество стартовых точек и других опций в диалоговом окне Optimization Parameters.
Параметр | Описание |
|---|---|
Number of start points | Количество стартовых точек на рабочую точку (значением по умолчанию является |
Start point set type | Выберите |
Start points to run | Выберите |
| Run start points in parallel | Выберите |
| Tolerance for separate objective values | Задайте, как далеко независимо объективные значения должны быть должны квалифицировать как отдельные локальные оптимумы. |
| Tolerance for separate solutions | Задайте, как далеко независимо значения свободной переменной решения должны быть должны квалифицировать как разные решения. |
| Local optimization solver | Задайте |
gamultiobj алгоритм использует gamultiobj функция в Global Optimization Toolbox.
Используйте оптимизацию точки, чтобы найти выполнимые стартовые точки для оптимизации суммы, затем выбрать Solution> Create Sum Optimization. CAGE устанавливает численность населения по умолчанию 200 для gamultiobj суммируйте оптимизацию. Если CAGE не находит возможное решение, попытайтесь увеличить численность населения в диалоговом окне Optimization Parameters. Более многочисленные популяции увеличивают шанс нахождения допустимых точек, но занимают больше времени, чтобы вычислить.
Меню Optimization содержит опцию к Scale Optimization Items — Выбор это, чтобы переключить масштабирование на и прочь. Когда вы выбираете масштабирование на, цель и ограничительные оценки (приблизительно) масштабируются на область значений [-1 1]. С масштабированием прочь, когда вы запускаете оптимизацию, цель и ограничительные оценки возвращают их необработанные числа.
Попытайтесь запустить свою оптимизацию с масштабированием прочь, которое является настройкой по умолчанию, чтобы видеть, сходится ли это к удовлетворительному решению (проверяйте выходные флаги и представление контура). Если ваше решение для оптимизации является неудовлетворительным, проверяйте, чтобы видеть, имеют ли цель и ограничительные функции весьма различные шкалы. В этом случае попытайтесь включить масштабирование, потому что эти задачи оптимизации могут извлечь выгоду из цели и ограничительных оценок, масштабируемых к общей шкале.
Выходное представление всегда показывает решения в сырых данных, немасштабированных значениях, используете ли вы масштабирование, чтобы оценить проблему.
fmincon | ga (Global Optimization Toolbox) | gamultiobj (Global Optimization Toolbox) | MultiStart (Global Optimization Toolbox) | patternsearch (Global Optimization Toolbox)
