prob2struct

Преобразуйте задачу оптимизации или задачу уравнения в форму решателя

Свернуть все на странице

Синтаксис

problem = prob2struct(prob)

problem = prob2struct(prob,x0)

problem = prob2struct(___,Name,Value)

Описание

Использовать prob2struct для преобразования задачи оптимизации или задачи уравнения в форму решателя.

Совет

Полный рабочий процесс см. в разделе Рабочий процесс оптимизации на основе задач или Рабочий процесс на основе задач для Решения уравнений.

пример

problem = prob2struct(prob) возвращает структуру задачи оптимизации, подходящую для решения на основе решателя. Для нелинейных задач, prob2struct создает файлы для целевой функции и, при необходимости, для нелинейных функций ограничений 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 параметров задает дополнительные опции, используя один или несколько аргументы пары "имя-значение". Для примера, для нелинейной задачи оптимизации, problem = prob2struct(prob,'ObjectiveFunctionName','objfun1') определяет, что prob2struct создает файл целевой функции с именем objfun1.m в текущей папке.

Примеры

свернуть все

Преобразуйте задачу в структуру

Открыть Live Script

Преобразуйте объект задачи оптимизации в структуру задачи.

Введите базовую задачу MILP из смешано-целочисленных основ линейного программирования: основанная на проблеме.

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;

Преобразуйте задачу в intlinprog структура задачи.

problem = prob2struct(steelprob);

Исследуйте получившиеся линейную матрицу и вектор ограничений равенства.

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

Исследуйте границы.

problem.lb

problem.ub

ans = 8×1

   Inf
   Inf
   Inf
   Inf
     1
     1
     1
     1

Решите 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).

Преобразуйте нелинейную задачу в структуру

Открыть Live Script

Создайте нелинейную задачу в основанной на проблеме среде.

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];

Преобразование prob в структуру задачи оптимизации. Назовите сгенерированный файл целевой функции 'rosenbrock' и файл функции ограничений 'circle2'.

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

prob2struct создает нелинейные целевые и ограничительные файлы функции 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 параметры

свернуть все

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

Задача оптимизации или задача уравнения, заданная как OptimizationProblem объект или EquationProblem объект. Создайте задачу оптимизации при помощи optimproblem; создать задачу уравнения при помощи eqnproblem.

Предупреждение

Основанный на проблеме подход не поддерживает комплексные числа в целевой функции, нелинейных равенствах и нелинейных неравенствах. Если при вычислении функции встретится комплексное число, даже как промежуточное значение, конечный результат может оказаться неправильным.

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 использование x0 с именованными индексными переменными, см., Создают Начальную Точку 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 в виде пар имя-значение

Задайте необязательные разделенные разделенными запятой парами Name,Value аргументы. Name - имя аргумента и Value - соответствующее значение. Name должны находиться внутри кавычек. Можно задать несколько аргументов в виде пар имен и значений в любом порядке Name1,Value1,...,NameN,ValueN.

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

`'ConstraintDerivative'` - Индикация для использования автоматической дифференциации для ограничительных функций
`'auto'` (по умолчанию) | `'auto-forward'` | `'auto-reverse'` | `'finite-differences'`

Индикация для использования автоматической дифференциации (AD) для нелинейных ограничительных функций, заданная как разделенная разделенными запятой парами, состоящая из 'ConstraintDerivative' и 'auto'(по возможности используйте AD), 'auto-forward'(по возможности используйте прямое AD), 'auto-reverse'(по возможности используйте reverse AD), или 'finite-differences' (не использовать AD). Варианты, включая auto заставить получившийся файл функции ограничения использовать информацию о градиенте при решении задачи при условии, что функции ограничения поддерживаются, как описано в Поддерживаемые операции над переменными оптимизации и выражениями. Для получения примера смотрите Производные по поставкам в основанном на проблеме рабочем процессе

Примечание

Чтобы использовать автоматические производные в задаче, преобразованной prob2struct, передайте опции, задающие эти производные.

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

Пример: 'finite-differences'