prob2struct

Преобразуйте задачу оптимизации или проблему уравнения к форме решателя

свернуть все на странице

Синтаксис

problem = prob2struct(prob)

problem = prob2struct(prob,x0)

problem = prob2struct(___,Name,Value)

Описание

Использование prob2struct преобразовывать задачу оптимизации или проблему уравнения к форме решателя.

Совет

Для полного рабочего процесса смотрите Основанный на проблеме Рабочий процесс Оптимизации или Основанный на проблеме Рабочий процесс для Решения уравнений.

пример

problem = prob2struct(prob) возвращает структуру задачи оптимизации, подходящую для основанного на решателе решения. Для нелинейных проблем, prob2struct создает файлы для целевой функции, и, при необходимости, для нелинейных ограничительных функций и вспомогательных файлов.

пример

problem = prob2struct(prob,x0) также преобразует начальную структуру точки x0 и включает его в problem.

пример

problem = prob2struct(___,Name,Value), для любых входных параметров, задает дополнительные опции с помощью одного или нескольких аргументов пары "имя-значение". Например, для нелинейной задачи оптимизации, problem = prob2struct(prob,'ObjectiveFunctionName','objfun1') задает это prob2struct создает файл с именем целевой функции objfun1.m в текущей папке.

Примеры

свернуть все

Преобразуйте проблему структурировать

Скрипт Open Live Script

Преобразуйте объект задачи оптимизации в структуру задачи.

Введите основную проблему MILP от Смешано-целочисленных Линейных Основ Программирования: основанный на проблеме.

ingots = optimvar('ingots',4,1,'Type','integer','LowerBound',0,'UpperBound',1);
alloys = optimvar('alloys',4,1,'LowerBound',0);

weightIngots = [5,3,4,6];
costIngots = weightIngots.*[350,330,310,280];
costAlloys = [500,450,400,100];
cost = costIngots*ingots + costAlloys*alloys;

steelprob = optimproblem;
steelprob.Objective = cost;

totalweight = weightIngots*ingots + sum(alloys);

carbonIngots = [5,4,5,3]/100;
molybIngots = [3,3,4,4,]/100;
carbonAlloys = [8,7,6,3]/100;
molybAlloys = [6,7,8,9]/100;

totalCarbon = (weightIngots.*carbonIngots)*ingots + carbonAlloys*alloys;
totalMolyb = (weightIngots.*molybIngots)*ingots + molybAlloys*alloys;

steelprob.Constraints.conswt = totalweight == 25;
steelprob.Constraints.conscarb = totalCarbon == 1.25;
steelprob.Constraints.consmolyb = totalMolyb == 1.25;

Преобразуйте проблему в intlinprog структура задачи.

problem = prob2struct(steelprob);

Исследуйте получившуюся линейную матрицу ограничения равенства и вектор.

Aeq = problem.Aeq

Aeq = 
   (1,1)       1.0000
   (2,1)       0.0800
   (3,1)       0.0600
   (1,2)       1.0000
   (2,2)       0.0700
   (3,2)       0.0700
   (1,3)       1.0000
   (2,3)       0.0600
   (3,3)       0.0800
   (1,4)       1.0000
   (2,4)       0.0300
   (3,4)       0.0900
   (1,5)       5.0000
   (2,5)       0.2500
   (3,5)       0.1500
   (1,6)       3.0000
   (2,6)       0.1200
   (3,6)       0.0900
   (1,7)       4.0000
   (2,7)       0.2000
   (3,7)       0.1600
   (1,8)       6.0000
   (2,8)       0.1800
   (3,8)       0.2400

beq = problem.beq

Исследуйте границы.

problem.lb

problem.ub

ans = 8×1

   Inf
   Inf
   Inf
   Inf
     1
     1
     1
     1

Решите задачу путем вызова intlinprog.

x = intlinprog(problem)

LP:                Optimal objective value is 8125.600000.                                          

Cut Generation:    Applied 3 mir cuts.                                                              
                   Lower bound is 8495.000000.                                                      
                   Relative gap is 0.00%.                                                          


Optimal solution found.

Intlinprog stopped at the root node because the objective value is within a gap
tolerance of the optimal value, options.AbsoluteGapTolerance = 0 (the default
value). The intcon variables are integer within tolerance,
options.IntegerTolerance = 1e-05 (the default value).

Преобразуйте нелинейную проблему структурировать

Скрипт Open Live Script

Создайте нелинейную проблему в основанной на проблеме среде.

x = optimvar('x',2);
fun = 100*(x(2) - x(1)^2)^2 + (1 - x(1))^2;
prob = optimproblem('Objective',fun);
mycon = dot(x,x) <= 4;
prob.Constraints.mycon = mycon;
x0.x = [-1;1.5];

Преобразуйте prob к структуре задачи оптимизации. Назовите сгенерированный файл целевой функции 'rosenbrock' и ограничительный файл функции 'circle2'.

problem = prob2struct(prob,x0,'ObjectiveFunctionName','rosenbrock',...
    'ConstraintFunctionName','circle2');

prob2struct создает нелинейную цель и ограничительные файлы функции в текущей папке. Чтобы создать эти файлы в различной папке, используйте 'FileLocation' пара "имя-значение".

Решите задачу.

[x,fval] = fmincon(problem)

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.

fval = 4.6187e-11

Входные параметры

свернуть все

`prob` — Задача оптимизации или проблема уравнения
`OptimizationProblem` возразите | `EquationProblem` объект

Задача оптимизации или проблема уравнения в виде OptimizationProblem возразите или EquationProblem объект. Создайте задачу оптимизации при помощи optimproblem; создайте проблему уравнения при помощи eqnproblem.

Предупреждение

Основанный на проблеме подход не поддерживает комплексные числа в целевой функции, нелинейных равенствах и нелинейных неравенствах. Если при вычислении функции встретится комплексное число, даже как промежуточное значение, конечный результат может оказаться неправильным.

Пример: prob = optimproblem; prob.Objective = obj; prob.Constraints.cons1 = cons1;

Пример: prob = eqnproblem; prob.Equations = eqs;

`x0` — Начальная точка
структура

Начальная точка в виде структуры с именами полей равняется именам переменных в prob.

Для примера с помощью x0 с именованными индексными переменными смотрите, Создают Начальную Точку для Оптимизации с Именованными Индексными переменными.

Пример: если prob имеет переменные под названием x и y: x0.x = [3,2,17]; x0.y = [pi/3,2*pi/3].

Типы данных: struct

Аргументы в виде пар имя-значение

Задайте дополнительные разделенные запятой пары Name,Value аргументы. Name имя аргумента и Value соответствующее значение. Name должен появиться в кавычках. Вы можете задать несколько аргументов в виде пар имен и значений в любом порядке, например: Name1, Value1, ..., NameN, ValueN.

Пример: problem = prob2struct(prob,'FileLocation','C:\Documents\myproblem')

`'ConstraintDerivative'` — Индикация, чтобы использовать автоматическое дифференцирование для ограничительных функций
`'auto'` (значение по умолчанию) | `'auto-forward'` | `'auto-reverse'` | `'finite-differences'`

Индикация, чтобы использовать автоматическое дифференцирование (AD) для нелинейного ограничения функционирует в виде разделенной запятой пары, состоящей из 'ConstraintDerivative' и 'auto' (используйте AD если возможный), 'auto-forward' (используйте прямой AD если возможный), 'auto-reverse' (используйте противоположный AD если возможный), или 'finite-differences' (не используйте AD). Выбор включая auto заставьте получившийся ограничительный файл функции использовать информацию о градиенте при решении задачи при условии, что ограничительные функции поддерживаются, как описано в Поддерживаемых Операциях на Переменных и выражениях Оптимизации. Для примера смотрите Производные Предоставления в Основанном на проблеме Рабочем процессе

Примечание

Использовать автоматические производные в проблеме, преобразованной prob2struct, передайте опции, задающие эти производные.

options = optimoptions('fmincon','SpecifyObjectiveGradient',true,...
    'SpecifyConstraintGradient',true);
problem.options = options;

Пример: 'finite-differences'