Этот пример сравнивает surrogateopt двум другим решателям: fmincon, рекомендуемый решатель для плавных задач и patternsearch, рекомендуемый решатель для нескромных задач. В примере используется функция nonsmooth на двумерной области.
type nonSmoothFcnfunction [f, g] = nonSmoothFcn(x)
%NONSMOOTHFCN is a non-smooth objective function
% Copyright 2005 The MathWorks, Inc.
for i = 1:size(x,1)
if x(i,1) < -7
f(i) = (x(i,1))^2 + (x(i,2))^2 ;
elseif x(i,1) < -3
f(i) = -2*sin(x(i,1)) - (x(i,1)*x(i,2)^2)/10 + 15 ;
elseif x(i,1) < 0
f(i) = 0.5*x(i,1)^2 + 20 + abs(x(i,2))+ patho(x(i,:));
elseif x(i,1) >= 0
f(i) = .3*sqrt(x(i,1)) + 25 +abs(x(i,2)) + patho(x(i,:));
end
end
%Calculate gradient
g = NaN;
if x(i,1) < -7
g = 2*[x(i,1); x(i,2)];
elseif x(i,1) < -3
g = [-2*cos(x(i,1))-(x(i,2)^2)/10; -x(i,1)*x(i,2)/5];
elseif x(i,1) < 0
[fp,gp] = patho(x(i,:));
if x(i,2) > 0
g = [x(i,1)+gp(1); 1+gp(2)];
elseif x(i,2) < 0
g = [x(i,1)+gp(1); -1+gp(2)];
end
elseif x(i,1) >0
[fp,gp] = patho(x(i,:));
if x(i,2) > 0
g = [.15/sqrt(x(i,1))+gp(1); 1+ gp(2)];
elseif x(i,2) < 0
g = [.15/sqrt(x(i,1))+gp(1); -1+ gp(2)];
end
end
function [f,g] = patho(x)
Max = 500;
f = zeros(size(x,1),1);
g = zeros(size(x));
for k = 1:Max %k
arg = sin(pi*k^2*x)/(pi*k^2);
f = f + sum(arg,2);
g = g + cos(pi*k^2*x);
end
mplier = 0.1; % Scale the control variable Objfcn = @(x)nonSmoothFcn(mplier*x); % Handle to the objective function range = [-6 6;-6 6]/mplier; % Range used to plot the objective function rng default % Reset the global random number generator showNonSmoothFcn(Objfcn,range); title('Nonsmooth Objective Function') view(-151,44)
drawnow
Посмотрите, как хорошо surrogateopt определяет местоположение глобального минимума в пределах количества итераций по умолчанию.
lb = -6*ones(1,2)/mplier; ub = -lb; [xs,fvals,eflags,outputs] = surrogateopt(Objfcn,lb,ub);
surrogateopt stopped because it exceeded the function evaluation limit set by 'options.MaxFunctionEvaluations'.
fprintf("Lowest found value = %g.\r",fvals)Lowest found value = 13.
figure showNonSmoothFcn(Objfcn,range); view(-151,44) hold on p1 = plot3(xs(1),xs(2),fvals,'om','MarkerSize',15,'MarkerFaceColor','m'); legend(p1,{'Solution'}) hold off
patternsearchЗадайте patternsearch опции для использования того же количества вычислений функции, начиная со случайной точки в границах.
rng default x0 = lb + rand(size(lb)).*(ub - lb); optsps = optimoptions('patternsearch','MaxFunctionEvaluations',200,'PlotFcn','psplotbestf'); [xps,fvalps,eflagps,outputps] = patternsearch(Objfcn,x0,[],[],[],[],lb,ub,[],optsps);
Optimization terminated: mesh size less than options.MeshTolerance.
figure showNonSmoothFcn(Objfcn,range); view(-151,44) hold on p1 = plot3(x0(1),x0(2),Objfcn(x0),'ob','MarkerSize',12,'MarkerFaceColor','b'); p2 = plot3(xps(1),xps(2),fvalps,'om','MarkerSize',15,'MarkerFaceColor','m'); legend([p1,p2],{'Start Point','Solution'}) hold off
patternsearch найдено то же решение, что и surrogateopt.
Ограничьте количество вычислений функции и повторите попытку.
optsurr = optimoptions('surrogateopt','MaxFunctionEvaluations',40); [xs,fvals,eflags,outputs] = surrogateopt(Objfcn,lb,ub,optsurr);
surrogateopt stopped because it exceeded the function evaluation limit set by 'options.MaxFunctionEvaluations'.
optsps.MaxFunctionEvaluations = 40; [xps,fvalps,eflagps,outputps] = patternsearch(Objfcn,x0,[],[],[],[],lb,ub,[],optsps);
Maximum number of function evaluations exceeded: increase options.MaxFunctionEvaluations.
Снова оба решателя быстро нашли глобальное решение.
fminconfmincon эффективен при поиске локального решения вблизи начальной точки. Однако он может легко застрять вдали от глобального решения в неконвексной или немонсовой задаче.
Задайте fmincon опции для использования функции построения графика, то же количество вычислений функции, что и предыдущие решатели, и та же стартовая точка, что и patternsearch.
opts = optimoptions('fmincon','PlotFcn','optimplotfval','MaxFunctionEvaluations',200); [fmsol,fmfval,eflag,fmoutput] = fmincon(Objfcn,x0,[],[],[],[],lb,ub,[],opts);
Local minimum possible. Constraints satisfied. fmincon stopped because the size of the current step is less than the value of the step size tolerance and constraints are satisfied to within the value of the constraint tolerance.
figure showNonSmoothFcn(Objfcn,range); view(-151,44) hold on p1 = plot3(x0(1),x0(2),Objfcn(x0),'ob','MarkerSize',12,'MarkerFaceColor','b'); p2 = plot3(fmsol(1),fmsol(2),fmfval,'om','MarkerSize',15,'MarkerFaceColor','m'); legend([p1,p2],{'Start Point','Solution'}) hold off
fmincon застрял в локальном минимуме около начальной точки.
fmincon | patternsearch | surrogateopt