Параметры в диалоговом окне «Параметры оптимизации» зависят от алгоритма.
Если необходимо изменить настройки и восстановить значения по умолчанию, выберите «Оптимизация» > «Сбросить параметры». При добавлении параметров в пользовательские сценарии оптимизации может потребоваться использовать этот параметр сброса, чтобы все новые параметры отображались в диалоговом окне.
fmincon алгоритм оптимизации в CAGE использует fmincon в Toolbox™ Оптимизация. fmincon обертывает fmincon функция, позволяющая использовать функцию для максимизации и минимизации.
Параметр | Описание |
|---|---|
Алгоритм ограниченной оптимизации |
|
Показ | Определяет уровень диагностической информации, отображаемой в рабочей области.
|
Максимум итераций | Максимально допустимое число итераций. |
Максимальное количество оценок функций | Максимально допустимое число оценок функций. |
Допуск функции | Допуск окончания для значения функции. |
Допуск переменной | Допуск окончания для свободных переменных. |
Допуск ограничения | Допуск окончания для нарушения ограничения. |
| Метод обновления барьера | Выбрать |
Количество начальных точек | Положительное целое число, N. Оптимизация создает (N-1) начальные точки для каждого прогона в дополнение к начальному значению, указанному на панели Входные переменные значения (Input Variable Values). Оптимизация выполняется из каждой из N начальных точек и выбирает наилучшее решение. Дополнительные начальные точки N-1 формируются следующим образом:
Примечание Для задач оптимизации точек задайте для параметра Число начальных точек значение 1 или 2. |
Выполнить только из возможных начальных точек | Выберите этот параметр, чтобы завершить все участки, которые начинаются с начального значения, не удовлетворяющего ограничениям. На панели Информация о решении (Solution Information) представления Вывод оптимизации (Optimization Output) нажмите Output message сообщает о прекращении. |
Взвешивание мягких ограничений | Весовой коэффициент, используемый оптимизацией для мягких ограничений. По умолчанию значение равно 1. Увеличение значения вынуждает оптимизацию находить выполнимые решения, удовлетворяя жестким ограничениям и минимизируя ослабление для мягких ограничений. Если задано значение inf, оптимизация учитывает все жесткие ограничения. Если задать значение 0, оптимизация не будет удовлетворять каким-либо мягким ограничениям. |
Реализация ограничений градиента таблицы | Выберите эту опцию, чтобы сделать ограничения выполнимыми для суммарной оптимизации с табличными градиентными ограничениями для свободных переменных. Рекомендуется снять этот параметр, если ограничения градиента таблицы являются мягкими. |
Используйте NBI алгоритм многообъективной оптимизации.
Параметр | Описание |
|---|---|
Точки компромисса на целевую пару, | Укажите, сколько компромиссных решений необходимо найти при оптимизации за прогон. Чтобы определить количество компромиссных решений между целями,
Примечание
|
Параметры теневых минимумов и параметры подпроблем NBI | Алгоритм NBI использует |
ga алгоритм оптимизации в CAGE использует ga на панели инструментов глобальной оптимизации. В CAGE, ga обертывает ga функция, позволяющая использовать функцию для максимизации и минимизации.
Параметр | Описание |
|---|---|
Поколения | Алгоритм останавливается, когда число поколений превышает указанное значение. |
Численность населения | Число членов совокупности, используемых алгоритмом. Рекомендации по заданию размера совокупности см. в документации по инструментарию глобальной оптимизации. |
Показ | Определяет уровень диагностической информации, отображаемой в рабочей области.
|
Функция кроссовера | Функция, генерирующая новых членов популяции из существующего населения ГА кроссовером. Дополнительные сведения о каждой функции см. в разделе «Параметры кроссовера» в документации «Инструментарий глобальной оптимизации». Не используйте эвристическую функцию кроссовера для нелинейно ограниченных задач. |
Фракция кроссовера | Фракция следующего поколения, кроме элитных детей, производится кроссовером. |
Мутационная функция | Функция, которая генерирует новых членов популяции из существующей популяции GA путем мутации. Фракция следующего поколения, кроме элитных детей, продуцируемая мутацией, составляет (1 минус фракция Кроссовера). Для проблем с нелинейной зависимостью выберите |
Функция выбора | Функция, выбирающая членов совокупности, которые являются родителями для функций кроссовера и выбора. |
Гибридная функция | Функция оптимизации, которая запускается после завершения GA, чтобы попытаться улучшить значение целевой функции. Если алгоритм имеет нелинейные ограничения, гибридная функция не может быть |
Стойловые поколения | Алгоритм останавливается, когда средневзвешенное изменение целевой функции в поколениях Stall меньше допуска Function. |
Ограничение времени простоя | Алгоритм останавливается при отсутствии улучшения целевой функции в течение указанного времени ожидания, в сек. |
Допуск функции | Алгоритм работает до тех пор, пока средневзвешенное изменение значения фитнес-функции в поколениях Stall не будет меньше допуска Function. |
Допуск ограничения | Допуск, определяющий выполнимость элемента заполнения относительно нелинейных ограничений. |
Ограничение по времени | Время остановить алгоритм. |
Взвешивание мягких ограничений | Весовой коэффициент, используемый оптимизацией для мягких ограничений. |
patternsearch алгоритм оптимизации в CAGE использует patternsearch на панели инструментов глобальной оптимизации. В CAGE, patternsearch обертывает patternsearch функция, позволяющая использовать функцию для максимизации и минимизации.
Параметр | Описание |
|---|---|
Показ | Определяет уровень диагностической информации, отображаемой в рабочей области.
|
Ограничение по времени | Время остановить алгоритм. |
Максимальное количество итераций | Максимальное число итераций алгоритма. |
Максимальное количество оценок функций | Алгоритм останавливается, если число оценок функций достигает этого значения. |
Допуск переменной | Алгоритм останавливается, если расстояние между двумя последовательными свободными переменными значениями меньше допуска переменной. |
Допуск функции | Алгоритм останавливается, если расстояние между двумя последовательными значениями целевой функции и размером сетки меньше допуска функции. |
Допуск ограничения | Определите выполнимость в отношении нелинейных ограничений. |
Допуск сетки | Алгоритм останавливается, если размер сетки меньше этого значения. |
Начальный размер сетки | Задает начальный размер сетки для алгоритма поиска массива. Не устанавливайте это значение слишком маленьким, поскольку недостаточный размер может привести к попаданию алгоритма в ловушку локальной оптимизации. |
Метод опроса | Задает стратегию опроса, используемую алгоритмом поиска шаблона. Как правило, |
Метод поиска | Выберите функцию, выполняющую поиск, в дополнение к функции, выполняемой алгоритмом поиска шаблона. Для автомобильных проблем, |
Взвешивание мягких ограничений | Весовой коэффициент, используемый оптимизацией для мягких ограничений. |
Используйте Modal optimization алгоритм с композитной моделью для выбора наилучшего режима работы для каждой рабочей точки. Алгоритм использует fmincon алгоритм оптимизации цели для каждого режима работы и выбора наилучшего решения.
Modal optimization имеет те же параметры, что и fminconплюс два дополнительных параметра:
Параметр | Описание |
|---|---|
Индекс переменной режима | Укажите переменную режима. |
Цель определения наилучшего режима (индекса) | (Необязательно) Выберите цель (если она несколько) для выбора наилучшего режима. Значение по умолчанию: |
MultiStart алгоритм оптимизации в CAGE использует MultiStart функции в
Панель инструментов глобальной оптимизации. MultiStart алгоритм пытается определить несколько оптимальных решений для каждой рабочей точки. Можно задать подмножество параметров алгоритма в CAGE.
В CAGE, MultiStart алгоритм генерирует точки проектирования Соболь и выбирает наилучшую для начала оптимизации. В диалоговом окне «Параметры оптимизации» можно указать количество начальных точек и другие параметры.
Параметр | Описание |
|---|---|
Количество начальных точек | Количество начальных точек на рабочую точку (по умолчанию |
Тип набора начальных точек | Выбирать |
Начальные точки для выполнения | Выбирать |
| Параллельное выполнение начальных точек | Выбирать |
| Допуск для отдельных целевых значений | Укажите расстояние между целевыми значениями, которое должно быть определено как отдельный локальный оптимум. |
| Допуск для отдельных решений | Укажите расстояние между значениями свободных переменных решения, чтобы их можно было квалифицировать как отдельные решения. |
| Решатель локальной оптимизации | Определить |
gamultiobj алгоритм использует gamultiobj на панели инструментов глобальной оптимизации.
Используйте оптимизацию точек для поиска возможных начальных точек для оптимизации суммы, затем выберите Решение > Создать оптимизацию суммы. CAGE устанавливает размер заполнения по умолчанию 200 для gamultiobj оптимизация суммы. Если CAGE не находит выполнимого решения, попробуйте увеличить размер заполнения в диалоговом окне «Параметры оптимизации». Более крупные группы населения увеличивают вероятность нахождения возможных точек, но для вычисления требуется больше времени.
Меню Optimization содержит опцию Scale Optimization Items - Выбор этого параметра для включения и выключения масштабирования. При выборе масштабирования оценки целей и ограничений (приблизительно) масштабируются в диапазон [-1 1]. При масштабировании при выполнении оптимизации оценки цели и ограничений возвращают их необработанные номера.
Попробуйте выполнить оптимизацию с масштабированием, которое является настройкой по умолчанию, чтобы увидеть, сходится ли она к удовлетворительному решению (проверьте флаги вывода и вид контура). Если ваше решение по оптимизации неудовлетворительно, проверьте, имеют ли функции цели и ограничения различные масштабы. В этом случае попробуйте включить масштабирование, поскольку эти проблемы оптимизации могут быть полезны при масштабировании объективных оценок и оценок ограничений до общего масштаба.
В представлении вывода всегда отображаются решения в необработанных, не масштабированных значениях независимо от того, используется ли масштабирование для оценки проблемы.
fmincon | ga (инструментарий глобальной оптимизации) | gamultiobj(Панель инструментов глобальной оптимизации) | MultiStart(Панель инструментов глобальной оптимизации) | patternsearch(Панель инструментов глобальной оптимизации)
