findopOptions

Установите опции для нахождения рабочих точек из технических требований

Описание

пример

options = findopOptions возвращает параметры поиска рабочей точки по умолчанию.

options = findopOptions(Name,Value) возвращает набор опции с дополнительными опциями, заданными одним или несколькими Name,Value парные аргументы. Используйте этот набор опции, чтобы задать опции для findop команда.

Примеры

свернуть все

Создайте набор опции для поиска рабочей точки, который устанавливает тип оптимизатора на градиентный спуск и подавляет отображаемый вывод findop.

option = findopOptions('OptimizerType','graddescent','DisplayReport','off');

В качестве альтернативы используйте запись через точку, чтобы установить значения options.

options = findopOptions;
options.OptimizerType = 'graddescent';
options.DisplayReport = 'off';

Входные параметры

свернуть все

Аргументы name-value

Задайте дополнительные разделенные запятой пары Name,Value аргументы. Name имя аргумента и Value соответствующее значение. Name должен появиться в кавычках. Вы можете задать несколько аргументов в виде пар имен и значений в любом порядке, например: Name1, Value1, ..., NameN, ValueN.

Пример: 'DisplayReport','off' подавляет отображение поиска рабочей точки, сообщают Командному окну.

Тип оптимизатора, используемый алгоритмом оптимизации в виде разделенной запятой пары, состоящей из 'OptimizerType' и одно из следующего:

  • 'graddescent-elim' — Осуществите ограничение равенства, чтобы обеспечить производные времени состояний, чтобы быть нулем (dx/dt = 0, x(k+1) = x(k)) и выходные сигналы, чтобы быть равным их заданным известным значениям. Оптимизатор фиксирует состояния, x, и входные параметры, u, это отмечено как Known в спецификации рабочей точки, и оптимизирует остающиеся переменные.

  • 'graddescent' — Осуществите ограничение равенства, чтобы обеспечить производные времени состояний, чтобы быть нулем (dx/dt = 0, x(k+1) = x(k)) и выходные сигналы, чтобы быть равным их заданным известным значениям. Оптимизатор также минимизирует ошибку между состояниями, x, и входные параметры, u, и их соответствующие известные значения из спецификации рабочей точки. Если нет никаких входных параметров или состояний, отмеченных как Known, findop попытки минимизировать отклонение между исходными предположениями для x и u, и их обрезанные значения.

  • 'graddescent-proj' — В дополнение к 'graddescent', осуществите непротиворечивость начальных условий модели в каждом вычислении функции. Чтобы задать, являются ли ограничения трудными или мягкими, используйте ConstraintType опция. Этот метод оптимизации не поддерживает аналитические Якобианы.

  • 'lsqnonlin' — Зафиксируйте состояния, x, и входные параметры, u, отмеченный как Known в спецификации рабочей точки, и оптимизируют остающиеся переменные. Алгоритм пытается минимизировать обоих ошибка в производных времени состояний (dx/dt = 0, x(k+1) = x(k)) и ошибка между выходными параметрами и их заданными известными значениями.

  • 'lsqnonlin-proj' — В дополнение к 'lsqnonlin', осуществите непротиворечивость начальных условий модели в каждом вычислении функции. Этот метод оптимизации не поддерживает аналитические Якобианы.

  • 'simplex' — Используйте ту же функцию стоимости как lsqnonlin с прямой стандартной программой оптимизации поиска, найденной в fminsearch.

Для получения дополнительной информации об этих алгоритмах оптимизации, смотрите fmincon (Optimization Toolbox), lsqnonlin (Optimization Toolbox), и fminsearch (Optimization Toolbox).

Опции для алгоритма оптимизации в виде разделенной запятой пары, состоящей из 'OptimizationOptions' и структура создала использование optimset (Optimization Toolbox) функция.

Отметьте указание, отобразить ли сводный отчет рабочей точки в виде разделенной запятой пары, состоящей из 'DisplayReport' и одно из следующего:

  • 'on' — Отобразите сводный отчет рабочей точки в MATLAB® командное окно при выполнении findop.

  • 'off' — Подавите отображение сводного отчета.

  • 'iter' — Отобразите итеративное обновление прогресса оптимизации.

Отметьте указание, перекомпилировать ли модель при варьировании значений параметров для обрезки в виде разделенной запятой пары, состоящей из 'AreParamsTunable' и одно из следующего:

  • true — Не перекомпилируйте модель, когда все различные параметры будут настраиваемыми. Если какие-либо различные параметры не являются настраиваемыми, перекомпилировали модель для каждого узла решетки параметра и выпускают предупреждающее сообщение.

  • false — Перекомпилируйте модель для каждого узла решетки параметра. Используйте эту опцию, когда вы будете варьироваться значения ненастраиваемых параметров.

Типы ограничения для 'graddescent-proj' алгоритм оптимизатора в виде разделенной запятой пары, состоящей из 'ConstraintType' и структура со следующими полями:

  • dx — Введите для ограничений на производные состояния

  • x — Введите для ограничений на значения состояния

  • y — Введите для ограничений на выходные значения

Задайте каждое ограничение как одно из следующего:

  • 'hard' — Осуществите ограничения, чтобы быть нулем.

  • 'soft' — Минимизируйте ограничения.

Всеми типами ограничения является 'hard' по умолчанию.

Выходные аргументы

свернуть все

Обрезка опций, возвращенных как a findopOptions опция установлена.

Вопросы совместимости

развернуть все

Поведение изменяется в R2017b

Смотрите также

Введенный в R2013b