Документация

Используя 'TrustRegionCP', 'ExtendedCP', и 'cuttingplane' SolverTypes

'TrustRegionCP', 'ExtendedCP', и 'cuttingplane' решатели имеют опции для управления числовыми итерациями и ограничением допусков. Более того, эти решатели используют linprog как главный решатель, и все linprog параметры поддерживаются с помощью optimoptions конструкции. Все эти параметры задаются с помощью setSolver.

Например, можно использовать setSolver увеличить число итераций для 'TrustRegionCP':

p = PortfolioCVaR;
p = setSolver(p, 'TrustRegionCP', 'MaxIterations', 2000);
display(p.solverType)
display(p.solverOptions)

trustregioncp
                MaxIterations: 2000
         AbsoluteGapTolerance: 1.0000e-07
         RelativeGapTolerance: 1.0000e-05
       NonlinearScalingFactor: 1000
       ObjectiveScalingFactor: 1000
          MasterSolverOptions: [1×1 optim.options.Linprog]
                      Display: 'off'
                CutGeneration: 'basic'
     MaxIterationsInactiveCut: 30
           ActiveCutTolerance: 1.0000e-07
                  ShrinkRatio: 0.7500
    TrustRegionStartIteration: 2
                   DeltaLimit: 1

Изменение алгоритма главного решателя на 'interior-point', без дисплея, использовать setSolver изменить 'MasterSolverOptions':

p = PortfolioCVaR;
options = optimoptions('linprog','Algorithm','interior-point','Display','off');
p = setSolver(p,'TrustRegionCP','MasterSolverOptions',options);
display(p.solverType)
display(p.solverOptions)
display(p.solverOptions.MasterSolverOptions.Algorithm)
display(p.solverOptions.MasterSolverOptions.Display)

trustregioncp
                MaxIterations: 1000
         AbsoluteGapTolerance: 1.0000e-07
         RelativeGapTolerance: 1.0000e-05
       NonlinearScalingFactor: 1000
       ObjectiveScalingFactor: 1000
          MasterSolverOptions: [1×1 optim.options.Linprog]
                      Display: 'off'
                CutGeneration: 'basic'
     MaxIterationsInactiveCut: 30
           ActiveCutTolerance: 1.0000e-07
                  ShrinkRatio: 0.7500
    TrustRegionStartIteration: 2
                   DeltaLimit: 1

interior-point
off

Используя 'fmincon' SolverType

В отличие от панели инструментов оптимизации, в которой используется interior-point алгоритм как алгоритм по умолчанию для fmincon, оптимизация портфеля для PortfolioCVaR объект использует sqp алгоритм. Для получения подробной информации о fmincon и алгоритмы и опции нелинейной оптимизации с ограничениями см. в разделе Алгоритмы нелинейной оптимизации с ограничениями.

Изменить fmincon варианты оптимизации портфеля CVaR, использование setSolver для установки скрытых свойств solverType и solverOptions для задания решателя и управления им. (Обратите внимание, что параметры по умолчанию можно просмотреть, создав фиктивный PortfolioCVaR объект, использование p = PortfolioCVaR а затем введите p.solverOptions.) Поскольку эти свойства решателя скрыты, их нельзя задать с помощью PortfolioCVaR объект. Значение по умолчанию для fmincon решатель должен использовать sqp целевая функция алгоритма, градиенты включены и нет отображаемых выходных данных, поэтому вам не нужно использовать setSolver для указания sqp алгоритм.

p = PortfolioCVaR;
p = setSolver(p, 'fmincon');
display(p.solverOptions)

fmincon options:

   Options used by current Algorithm ('sqp'):
   (Other available algorithms: 'active-set', 'interior-point', 'sqp-legacy', 'trust-region-reflective')

   Set properties:
                    Algorithm: 'sqp'
          ConstraintTolerance: 1.0000e-08
                      Display: 'off'
          OptimalityTolerance: 1.0000e-08
    SpecifyConstraintGradient: 1
     SpecifyObjectiveGradient: 1
                StepTolerance: 1.0000e-08

   Default properties:
               CheckGradients: 0
     FiniteDifferenceStepSize: 'sqrt(eps)'
         FiniteDifferenceType: 'forward'
       MaxFunctionEvaluations: '100*numberOfVariables'
                MaxIterations: 400
               ObjectiveLimit: -1.0000e+20
                    OutputFcn: []
                      PlotFcn: []
                 ScaleProblem: 0
                     TypicalX: 'ones(numberOfVariables,1)'
                  UseParallel: 0 

Если требуется указать дополнительные параметры, связанные с fmincon решатель, setSolver принимает эти параметры в качестве аргументов пары «имя-значение». Например, если вы хотите использовать fmincon с 'active-set' алгоритм и без вывода, используйте setSolver с:

p = PortfolioCVaR;
p = setSolver(p, 'fmincon','Algorithm','active-set','Display','off');
display(p.solverOptions.Algorithm)
display(p.solverOptions.Display)

active-set
off

В качестве альтернативы, setSolver принимает optimoptions объект из панели инструментов оптимизации в качестве второго аргумента. Например, можно изменить алгоритм на 'trust-region-reflective' без отображаемых выходных данных:

p = PortfolioCVaR;
options = optimoptions('fmincon','Algorithm','trust-region-reflective', 'Display', 'off');
p = setSolver(p, 'fmincon', options);
display(p.solverOptions.Algorithm)
display(p.solverOptions.Display)

trust-region-reflective
off

Использование решателя смешанного целочисленного нелинейного программирования (MINLP)

Решатель смешанного целочисленного нелинейного программирования (MINLP), сконфигурированный с использованием setSolverMINLP, позволяет указать связанные опции решателя для оптимизации портфеля для PortfolioCVaR объект. Решатель MINLP используется при любом из них или в любой комбинации 'Conditional' BoundType, MinNumAssets, или MaxNumAssets зависимости активны. В этом случае проблема портфеля формулируется добавлением NumAssets двоичные переменные, где 0 указывает на отсутствие инвестиций, и 1 инвестируется. Дополнительные сведения об использовании 'Conditional' BoundType, см. setBounds. Дополнительные сведения об указании MinNumAssets и MaxNumAssets, см. setMinMaxNumAssets.

При использовании estimate функции с PortfolioCVaR объект, где 'Conditional' BoundType, MinNumAssets, или MaxNumAssets зависимости активны, автоматически используется решатель смешанного целочисленного нелинейного программирования (MINLP).

Рекомендации по решателю для объектов CCVaR

В следующей таблице приведены рекомендации по использованию setSolver и setSolverMINLP.