Пользовательская функция построения графика

Сведения о пользовательских функциях построения графика

Чтобы использовать функцию построения графика, отличную от включенной в программное обеспечение, можно написать свою собственную пользовательскую функцию построения графика, который вызывается при каждой итерации поиска шаблона, чтобы создать график. В этом примере показано, как создать функцию построения графика, которая отображает логарифмическое изменение наилучшего значения целевой функции от предыдущей итерации до текущей итерации. Дополнительные детали функции построения графика доступны в Опции графика (Plot Options).

Создание пользовательской функции построения графика

Чтобы создать функцию построения графика для этого примера, скопируйте и вставьте следующий код в новый файл функции в MATLAB^® Редактор:

function stop = psplotchange(optimvalues, flag)
% PSPLOTCHANGE Plots the change in the best objective function 
% value from the previous iteration.
  
% Best objective function value in the previous iteration
persistent last_best
 
stop = false;
if(strcmp(flag,'init')) 
        set(gca,'Yscale','log'); %Set up the plot
        hold on;
        xlabel('Iteration'); 
        ylabel('Log Change in Values');
        title(['Change in Best Function Value']);
end
 
% Best objective function value in the current iteration
best = min(optimvalues.fval);  
 
 % Set last_best to best
if optimvalues.iteration == 0
last_best = best;
        
else
        %Change in objective function value
			 change = last_best - best; 
        plot(optimvalues.iteration, change, '.r');
end

Сохраните файл следующим psplotchange.m в папке по пути MATLAB. Код объясняется в How the Функция Построения Графика Work.

Настройка задачи

Задача такая же, как Ограниченная минимизация С использованием patternsearch и Оптимизировать задачу Live Editor. Чтобы настроить проблему:

Введите в командной строке MATLAB следующее:

x0 = [2 1 0 9 1 0];
Aineq = [-8 7 3 -4 9 0];
bineq = 7;
Aeq = [7 1 8 3 3 3; 5 0 -5 1 -5 8; -2 -6 7 1 1 9; 1 -1 2 -2 3 -3];
beq = [84 62 65 1];

Поскольку это линейно ограниченная задача, установите PollMethod опция для 'GSSPositiveBasis2N'. Включите оба @psplotbestf встроенная функция построения графика и пользовательская функция построения графика @psplotchange в опциях.
```
options = optimoptions('patternsearch',...
    'PlotFcn',{@psplotbestf,@psplotchange},...
    'PollMethod','GSSPositiveBasis2N');
```

Запустите оптимизацию с помощью пользовательской функции построения графика

Запустите пример путем вызова patternsearch начиная с x0.

[x,fval] = patternsearch(@lincontest7,x0,...
    Aineq,bineq,Aeq,beq,[],[],[],options);

Поскольку шкала оси y на нижнем пользовательском графике логарифмичен, график показывает только изменения, которые больше 0.

Как работает функция построения графика

Функция построения графика использует информацию, содержащуюся в следующих структурах.

optimvalues - Текущее состояние решателя, структуры
flag - Текущее состояние алгоритма, вектор символов

Самые важные операторы пользовательской функции построения графика, psplotchange.m, обобщены в следующей таблице.

Пользовательские операторы функции построения графика

Оператор	Описание
`persistent last_best`	Создает постоянную переменную `last_best`, лучшее значение целевой функции в предыдущей генерации. Постоянные переменные сохраняются во время нескольких вызовов функции построения графика.
`set(gca,'Yscale','log')`	Настройка графика перед запуском алгоритма.
`best = min(optimvalues.fval)`	Устанавливает `best` равным минимальному значению целевой функции. Полевые `optimvalues.fval` содержит значение целевой функции в текущей итерации. Переменная `best` - минимальное значение целевой функции. Полное описание полей структуры `optimvalues`, см. Структура Функций построения графика.
`change = last_best - best`	Устанавливает переменную `change` к лучшему значению целевой функции в предыдущей итерации минус лучшее значение целевой функции в текущей итерации.
`plot(optimvalues.iteration, change, '.r')`	Строит график переменной `change` при текущем значении целевой функции для текущей итерации, содержащейся в `optimvalues.iteration`.

Документация