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使用GPS算法优化

此示例显示了如何使用GPS算法解决优化问题,这是模式搜索求解器。该示例使用优化实时编辑器任务使用视觉方法完成优化。

目标功能

此示例使用目标函数ps_example,其中包括全局优化工具箱软件。通过输入以下命令查看函数的代码。

类型ps_example

This figure shows a plot of the function.

非平滑函数的2-D图

创建图形的代码

Find the Minimum of the Function

找到最低ps_example使用Optimize实时编辑任务,完成以下步骤。

  1. 单击创建新的实时脚本新的实时脚本按钮File关于标签。

    新的实时脚本按钮

  2. 插入优化实时编辑器任务。单击“插入”选项卡,然后在“代码”部分中选择任务>“优化”。

    插入Optimize button

    优化实时编辑任务

  3. 用于进入问题数据,插入一个新的秒tion by clicking the部分中断按钮插入标签。新部分出现在任务上方和下方。

  4. 在任务上方的新部分中,输入以下代码以定义初始点和目标函数。

    x0 = [2.1 1.7]; fun = @ps_example;
  5. To place these variables into the workspace, run the section by pressingCtrl + Enter

  6. In theSpecify problem type任务部分,单击目标>非滑动按钮。

  7. 确保选定的求解器是模式搜索

  8. In the选择问题数据任务部分,选择目标功能>功能手柄然后选择乐趣

  9. 选择Initial point (x0) > x0

  10. In the Display progress section of the task, select the Best value and Mesh size plots.

    求解器,目标函数,初始点和图

  11. 要运行求解器,请单击“选项”按钮在任务窗口的右上角,然后选择运行部分。这些图出现在单独的图形窗口和任务输出区域中。

    功能值降至-2,网格大小振荡,但收敛到9.53E -7。

上图显示了每次迭代中最佳点的目标函数值。通常,目标函数值在早期迭代时迅速提高,然后在接近最佳值时升级。

下部图显示了每次迭代时的网格尺寸。每次成功迭代后,网格尺寸都会增加,并在每次失败的迭代后减少。有关详细信息,请参阅模式搜索民意调查的工作方式

优化之所以停止,是因为网格尺寸变得小于网格尺寸公差值,该值由网状耐力option. The minimum function value is approximately –2.

要查看解决方案和目标函数值,请查看任务的顶部。

优化返回解决方案和目标价值变量到工作空间

Optimize任务放置变量解决方案and客观价值在工作区。通过将新部分放置在任务下方,并包含此代码来查看这些值。

disp(解决方案)disp(目标价值)

通过按下来运行该部分CTRL+ENTER

分配(解决方案)
-4.7124 -0.0000
disp(客观价值)
-2.0000

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