В этом примере показано, как построить ошибочную модель и лучшую объективную трассировку после того, как оптимизация закончилась. Целевая функция для этого примера выдает ошибку для точек с нормой, больше, чем 2.
function f = makeanerror(x)
f = x.x1 - x.x2 - sqrt(4-x.x1^2-x.x2^2);
fun = @makeanerror;
Создайте переменные для оптимизации.
var1 = optimizableVariable('x1',[-5,5]);
var2 = optimizableVariable('x2',[-5,5]);
vars = [var1,var2];
Запустите оптимизацию без любых графиков. Для воспроизводимости установите случайный seed и используйте функцию приобретения 'ожидаемое улучшение плюс'. Оптимизируйте для 60 итераций, таким образом, ошибочная модель становится хорошо обученной.
Функция построения графика в виде указателя на функцию.
Существует несколько встроенных функций построения графика:
Графики модели — применяются когда D ≤ 2
Описание
@plotAcquisitionFunction
Постройте поверхность функции приобретения.
@plotConstraintModels
Постройте каждую ограничительную поверхность модели. Отрицательные величины указывают на допустимые точки.
Также постройте P (выполнимая) поверхность.
Также постройте ошибочную модель, если она существует, который лежит в диапазоне от –1 к 1. Отрицательные величины означают, что модель, вероятно, не делает ошибки, положительные значения означают, что это, вероятно, делает ошибку. Модель:
Нанесенная на график ошибка = 2*Probability (ошибка) – 1.
@plotObjectiveEvaluationTimeModel
Постройте поверхность модели времени оценки целевой функции.
@plotObjectiveModel
Постройте fun поверхность модели, предполагаемое местоположение минимума и местоположение следующей предложенной точки, которая оценит. Для одномерных проблем постройте конверты один вероятный интервал выше и ниже средней функции и конвертов одно шумовое стандартное отклонение выше и ниже среднего значения.
Проследите графики — применяются ко всему D
Описание
@plotObjective
Постройте каждое наблюдаемое значение функции по сравнению с количеством вычислений функции.
@plotObjectiveEvaluationTime
Постройте каждое наблюдаемое время выполнения вычисления функции по сравнению с количеством вычислений функции.
@plotMinObjective
Постройте минимальные наблюдаемые и предполагаемые значения функции по сравнению с количеством вычислений функции.
@plotElapsedTime
График три кривые: общее прошедшее время оптимизации, общее время вычисления функции и общее моделирование и время выбора точки, все по сравнению с количеством вычислений функции.
Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте
Памятка переводчика
1. Если смысл перевода понятен, то лучше оставьте как есть и не придирайтесь к словам, синонимам и тому подобному. О вкусах не спорим.
2. Не дополняйте перевод комментариями “от себя”. В исправлении не должно появляться дополнительных смыслов и комментариев, отсутствующих в оригинале. Такие правки не получится интегрировать в алгоритме автоматического перевода.
3. Сохраняйте структуру оригинального текста - например, не разбивайте одно предложение на два.
4. Не имеет смысла однотипное исправление перевода какого-то термина во всех предложениях. Исправляйте только в одном месте. Когда Вашу правку одобрят, это исправление будет алгоритмически распространено и на другие части документации.
5. По иным вопросам, например если надо исправить заблокированное для перевода слово, обратитесь к редакторам через форму технической поддержки.