Установите опции для нахождения рабочих точек из спецификаций
options = findopOptions(Name,Value)Name,Value аргументы в виде пар. Используйте этот набор опций, чтобы задать опции для findop команда.
Создайте набор опций для поиска рабочей точки, который устанавливает тип оптимизатора градиентный спуск и подавляет отображаемый вывод findop.
option = findopOptions('OptimizerType','graddescent','DisplayReport','off');
Кроме того, используйте запись через точку, чтобы задать значения options.
options = findopOptions; options.OptimizerType = 'graddescent'; options.DisplayReport = 'off';
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.
'DisplayReport','off' подавляет отображение отчета о поиске рабочей точки в Командном окне.'OptimizerType' - Тип оптимизатора, используемый алгоритмом оптимизации'graddescent-elim' (по умолчанию) | 'graddescent' | 'graddescent-proj' | 'lsqnonlin' | 'lsqnonlin-proj' | 'simplex'Тип оптимизатора, используемый алгоритмом оптимизации, задается как разделенная разделенными запятой парами, состоящая из 'OptimizerType' и одно из следующих:
'graddescent-elim' - Применить ограничение равенства, чтобы заставить производные по времени от состояний быть нулем (dx/dt = 0, x(k+1) = x(k)) и выходные сигналы, чтобы быть равными их заданным известным значениям. Оптимизатор исправляет состояния, x, и входы, u, которые помечены как Known в спецификации рабочей точки и оптимизирует оставшиеся переменные.
'graddescent' - Применить ограничение равенства, чтобы заставить производные по времени от состояний быть нулем (dx/dt = 0, x(k+1) = x(k)) и выходные сигналы, которые будут равны их заданным известным значениям. Оптимизатор также минимизирует ошибку между состояниями x, и входы, uи их соответствующие известные значения из спецификации рабочей точки. Если нет никаких входов или состояний, отмеченных как Known, findop пытается минимизировать отклонение между начальными предположениями для x и u, и их обрезанные значения.
'graddescent-proj' - В дополнение к 'graddescent', обеспечивают согласованность начальных условий модели при каждом вычислении функции. Чтобы определить, являются ли ограничения жесткими или мягкими, используйте ConstraintType опция. Этот метод оптимизации не поддерживает аналитических якобианцев.
'lsqnonlin' - Исправьте состояния, x, и входы, u, отмеченный как Known в спецификации рабочей точки и оптимизируйте оставшиеся переменные. Алгоритм пытается минимизировать обе ошибки во временных производных состояний (dx/dt = 0, x(k+1) = x(k)) и ошибка между выходами и их заданными известными значениями.
'lsqnonlin-proj' - В дополнение к 'lsqnonlin', обеспечивают согласованность начальных условий модели при каждом вычислении функции. Этот метод оптимизации не поддерживает аналитических якобианцев.
'simplex' - Используйте ту же функцию затрат, что и lsqnonlin с стандартной программой прямой оптимизации поиска, найденной в fminsearch.
Для получения дополнительной информации об этих алгоритмах оптимизации см. fmincon (Optimization Toolbox), lsqnonlin (Optimization Toolbox), и fminsearch (Optimization Toolbox).
'OptimizationOptions' - Опции алгоритма оптимизацииОпции алгоритма оптимизации, заданные как разделенная разделенными запятой парами, состоящая из 'OptimizationOptions' и структуру, созданную с помощью optimset (Optimization Toolbox) функция.
'DisplayReport' - Флаг, указывающий, отображать ли сводный отчет по эксплуатации'on' (по умолчанию) | 'off' | 'iter'Флаг, указывающий, отображать ли сводный отчет по рабочей точке, заданный как разделенная разделенными запятой парами, состоящая из 'DisplayReport' и одно из следующих:
'on' - отображение сводного отчета по рабочей точке в MATLAB® командное окно при запуске findop.
'off' - Подавить отображение сводного отчета.
'iter' - отображение итерационного обновления прогресса оптимизации.
'AreParamsTunable' - Флаг, указывающий, следует ли повторно компилировать модель при изменении значений параметровtrue (по умолчанию) | falseФлаг, указывающий, следует ли перекомпилировать модель при изменении значений параметров для обрезки, задается как разделенная разделенными запятой парами, состоящая из 'AreParamsTunable' и одно из следующих:
true - Не компилируйте модель повторно, когда все меняющиеся параметры настраиваются. Если какие-либо меняющиеся параметры не настраиваются, повторно компилируйте модель для каждой точки сетки параметра и выдайте предупреждающее сообщение.
false - Перекомпилируйте модель для каждой точки сетки параметра. Используйте эту опцию, когда вы варьируете значения нетронутых параметров.
'ConstraintType' - Типы ограничений для 'graddescent-proj'Типы ограничений для 'graddescent-proj' алгоритм оптимизатора, заданный как разделенная разделенными запятой парами, состоящая из 'ConstraintType' и структуру со следующими полями:
dx - Тип для ограничений на производные по состоянию
x - Тип для ограничений на значения состояний
y - Тип для ограничений на выходные значения
Задайте каждое ограничение как одно из следующих:
'hard' - Усильте ограничения равными нулю.
'soft' - Минимизируйте ограничения.
Все типы ограничений 'hard' по умолчанию.
options - Опции обрезкиfindopOptions набор опцийОпции обрезки, возвращенные как findopOptions набор опций.
'graddescent_elim' значение Optimizer свойство теперь 'graddescent-elim'Поведение изменено в R2017b
The 'graddescent_elim' значение Optimizer свойство a findopOptions объект теперь 'graddescent-elim'.
Чтобы обновить код, измените значение оптимизатора с graddescent_elim на graddescent-elim. В следующей таблице показано типовое использование этого значения свойства и как обновить код.
| Если ваш код имеет эту форму: | Вместо этого используйте этот код: |
|---|---|
opt = findopOptions('Optimizer',...
'graddescent_elim'); |
opt = findopOptions('Optimizer',...
'graddescent-elim') |
opt = findopOptions; opt.Optimizer = 'graddescent_elim'; |
opt = findopOptions; opt.Optimizer = 'graddescent-elim'; |
У вас есть измененная версия этого примера. Вы хотите открыть этот пример с вашими правками?
1. Если смысл перевода понятен, то лучше оставьте как есть и не придирайтесь к словам, синонимам и тому подобному. О вкусах не спорим.
2. Не дополняйте перевод комментариями “от себя”. В исправлении не должно появляться дополнительных смыслов и комментариев, отсутствующих в оригинале. Такие правки не получится интегрировать в алгоритме автоматического перевода.
3. Сохраняйте структуру оригинального текста - например, не разбивайте одно предложение на два.
4. Не имеет смысла однотипное исправление перевода какого-то термина во всех предложениях. Исправляйте только в одном месте. Когда Вашу правку одобрят, это исправление будет алгоритмически распространено и на другие части документации.
5. По иным вопросам, например если надо исправить заблокированное для перевода слово, обратитесь к редакторам через форму технической поддержки.