Получите сгенерированные функциональные детали

В этом примере показано, как найти значения дополнительных параметров в функциях сгенерированными prob2struct.

Создайте нелинейную проблему и преобразуйте проблему в структуру с помощью prob2struct. Назовите сгенерированную целевую функцию и нелинейную ограничительную функцию.

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

Исследуйте первую линию сгенерированной ограничительной функции circle2.

type circle2
function [cineq, ceq, cineqGrad, ceqGrad] = circle2(inputVariables, extraParams)
%circle2 Compute constraint values and gradients
%
%   [CINEQ, CEQ] = circle2(INPUTVARIABLES, EXTRAPARAMS) computes the
%   inequality constraint values CINEQ and the equality constraint values
%   CEQ at the point INPUTVARIABLES, using the extra parameters in
%   EXTRAPARAMS.
%
%   [CINEQ, CEQ, CINEQGRAD, CEQGRAD] = circle2(INPUTVARIABLES,
%   EXTRAPARAMS) additionally computes the inequality constraint gradient
%   values CINEQGRAD and the equality constraint gradient values CEQGRAD
%   at the current point.
%
%   Auto-generated by prob2struct on 25-Aug-2021 20:03:11

%% Compute inequality constraints.
Hineq = extraParams{1};
fineq = extraParams{2};
rhsineq = extraParams{3};
Hineqmvec = Hineq*inputVariables(:);
cineq = 0.5*dot(inputVariables(:), Hineqmvec) + dot(fineq, inputVariables(:)) + rhsineq;


%% Compute equality constraints.
ceq = [];

if nargout > 2
    %% Compute constraint gradients.
    % To call the gradient code, notify the solver by setting the
    % SpecifyConstraintGradient option to true.
    cineqGrad = Hineqmvec + fineq;
    ceqGrad = [];
end

circle2 функция имеет второй вход под названием extraParams. Чтобы найти значения этого входа, используйте functions функция на указателе на функцию сохранена в problem.nonlcon.

F = functions(problem.nonlcon)
F = struct with fields:
            function: '@(x)fun(x,extraParams)'
                type: 'anonymous'
                file: '/mathworks/devel/bat/BR2021bd/build/matlab/toolbox/optim/problemdef/+optim/+internal/+problemdef/+compile/snapExtraParams.p'
           workspace: {[1x1 struct]}
    within_file_path: ''

Чтобы получить доступ к дополнительным параметрам, просмотрите workspace поле F.

ws = F.workspace
ws = 1x1 cell array
    {1x1 struct}

Продолжите извлекать информацию на более глубоких уровнях, пока вы не будете видеть все дополнительные параметры.

ws1 = ws{1}
ws1 = struct with fields:
            fun: @circle2
    extraParams: {[2x2 double]  [2x1 double]  [-4]}

ep = ws1.extraParams
ep=1×3 cell array
    {2x2 double}    {2x1 double}    {[-4]}

ep{1}
ans = 
   (1,1)        2
   (2,2)        2

ep{2}
ans = 
   All zero sparse: 2x1

ep{3}
ans = -4

Теперь можно считать circle2 список файлов и изучает то, что означают все переменные.

Hineq = 2*speye(2);
fineq = sparse([0;0]);
rhsineq = -4;

Смотрите также

Похожие темы