prob2struct

Преобразовать задачу оптимизации или задачу уравнения в форму решателя

свернуть все на странице

Синтаксис

проблема = prob2struct (prob)

проблема = prob2struct (prob, x0)

проблема = prob2struct (___, имя, значение)

Описание

Использовать prob2struct преобразование задачи оптимизации или задачи уравнения в форму решателя.

Совет

Полный рабочий процесс см. в разделах Рабочий процесс оптимизации на основе задач или Рабочий процесс решения уравнений на основе проблем.

пример

problem = prob2struct(prob) возвращает структуру задач оптимизации, подходящую для решения на основе решателя. Для нелинейных задач prob2struct создает файлы для целевой функции и, при необходимости, для нелинейных функций ограничения и вспомогательных файлов.

пример

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

пример

problem = prob2struct(___,Name,Value)для любых входных аргументов задает дополнительные параметры, используя один или несколько аргументов пары имя-значение. Например, для задачи нелинейной оптимизации, problem = prob2struct(prob,'ObjectiveFunctionName','objfun1') указывает, что prob2struct создает файл целевой функции с именем objfun1.m в текущей папке.

Примеры

свернуть все

Преобразовать проблему в структуру

Открыть сценарий в реальном времени

Преобразование объекта задачи оптимизации в структуру задачи.

Введите основную задачу MILP из Основы линейного программирования со смешанным целым: на основе проблем.

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;

Преобразовать проблему в intlinprog структура проблемы.

problem = prob2struct(steelprob);

Проверьте результирующую матрицу ограничений линейного 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

Осмотрите границы.

problem.lb

problem.ub

ans = 8×1

   Inf
   Inf
   Inf
   Inf
     1
     1
     1
     1

Решить проблему, позвонив 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).

Преобразовать нелинейную проблему в структуру

Открыть сценарий в реальном времени

Создайте нелинейную задачу в структуре, основанной на проблемах.

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];

Новообращенный prob к структуре задачи оптимизации. Назовите созданный файл целевой функции 'rosenbrock' и файл функции ограничения 'circle2'.

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

prob2struct создает нелинейные файлы функций целей и ограничений в текущей папке. Чтобы создать эти файлы в другой папке, используйте 'FileLocation' пара имя-значение.

Решите проблему.

[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 аргументы

свернуть все

`prob` - Задача оптимизации или задача уравнения
`OptimizationProblem` объект | `EquationProblem` объект

Задача оптимизации или задача уравнения, указанная как OptimizationProblem объект или EquationProblem объект. Создание проблемы оптимизации с помощью optimproblem; создать задачу уравнения с помощью eqnproblem.

Предупреждение

Проблемный подход не поддерживает комплексные значения в целевой функции, нелинейные равенства или нелинейные неравенства. Если вычисление функции имеет комплексное значение, даже в качестве промежуточного значения, конечный результат может быть неверным.

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

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

`x0` - Начальная точка
структура

Начальная точка, заданная как структура с именами полей, равными именам переменных в prob.

Для примера использования x0 с именованными индексными переменными см. раздел Создание начальной точки для оптимизации с именованными индексными переменными.

Пример: Если prob имеет переменные с именем x и y: x0.x = [3,2,17]; x0.y = [pi/3,2*pi/3].

Типы данных: struct

Аргументы пары «имя-значение»

Укажите дополнительные пары, разделенные запятыми Name,Value аргументы. Name является именем аргумента и Value - соответствующее значение. Name должен отображаться внутри кавычек. Можно указать несколько аргументов пары имен и значений в любом порядке как Name1,Value1,...,NameN,ValueN.

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

`'ConstraintDerivative'` - Указание на использование автоматического дифференцирования для функций ограничения
`'auto'` (по умолчанию) | `'auto-forward'` | `'auto-reverse'` | `'finite-differences'`

Указание на использование автоматического дифференцирования (AD) для нелинейных функций ограничения, указанных как разделенная запятыми пара, состоящая из 'ConstraintDerivative' и 'auto' (используйте AD, если возможно), 'auto-forward' (используйте прямой AD, если это возможно), 'auto-reverse' (используйте обратный AD, если возможно), или 'finite-differences' (не используйте AD). Выбор, включая auto заставить результирующий файл функции ограничения использовать информацию о градиенте при решении проблемы при условии, что функции ограничения поддерживаются, как описано в разделе Поддерживаемые операции с переменными оптимизации и выражениями. Пример см. в разделе Дериваты поставки в потоке операций на основе проблем.

Примечание

Использование автоматических производных в проблеме, преобразованной prob2struct, передайте параметры, определяющие эти производные.

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

Пример: 'finite-differences'