主要内容GydF4y2Ba

。GydF4y2Ba

多目的関数の最適化アルゴリズムGydF4y2Ba

多重的最适化定义GydF4y2Ba

优化Toolbox™には多种的关节数を扱う2つのソルバーGydF4y2BaFgoalattainGydF4y2BaとGydF4y2BafminimaxGydF4y2Baががます。GydF4y2Ba

  • FgoalattainGydF4y2Baは,f *GydF4y2Ba一世GydF4y2Baの最適解集合の下で,非線形関数FGydF4y2Ba一世GydF4y2Ba(x)のの合并を问题扱い扱いますますますますますます。GydF4y2Ba一世GydF4y2Ba(x)があるため,問題を解くのに適しているかどうかが明確でない場合があります。特に,同時にすべての最適解に到達することができない場合がそうです。そのため,この問題は常に定义な式に定式化し直されます。GydF4y2Ba

    “スケール化解れていないゴール达问题”GydF4y2BaはGydF4y2BaFGydF4y2Ba一世GydF4y2Ba(x) - F *GydF4y2Ba一世GydF4y2Ba〖大大値を小音すること〗。GydF4y2Ba

    スケール化されてい问题は有用ななな般重みががありありないの重み重み集がありGydF4y2Ba一世GydF4y2Baを与えて,GydF4y2Ba“ゴールゴール达问题”GydF4y2Baはは小于のするするを见つけ见つけ见つけ最见つけ见つけ见つけGydF4y2Ba

    FGydF4y2Ba 一世GydF4y2Ba (GydF4y2Ba XGydF4y2Ba )GydF4y2Ba -GydF4y2Ba FGydF4y2Ba 一世GydF4y2Ba *GydF4y2Ba W.GydF4y2Ba 一世GydF4y2Ba 。GydF4y2Ba (1)GydF4y2Ba

    この最小气,GydF4y2BaC(x)≤0,ceq(x)= 0,a·x≤b,aeq·x = beq,并且l≤x≤uGydF4y2Baなどの制约制约をを満たす场が仮定されていいGydF4y2Ba

    すべての重みを1(または他の正致码数)ににしたた综合,ゴール达达问题ははスケールされていないゴールゴールゴール问题と同じになりなります.F *GydF4y2Ba一世GydF4y2Baが正であり,GydF4y2BaW.GydF4y2Ba一世GydF4y2Ba= F *GydF4y2Ba一世GydF4y2Baとしてすべての重みを设定设定た场合,ゴール达达问题は关键GydF4y2Ba一世GydF4y2BaF (x)と最適解*GydF4y2Ba一世GydF4y2Baの间の相対差を小音します。GydF4y2Ba

    すなわち,ゴール到达问题はGydF4y2Ba式1GydF4y2Ba式の我を変化させて得られる最大値として定义されたスラック変数γを最小化することです。ゴール到达问题を形式的に表すと次のようになります。GydF4y2Ba

    闵GydF4y2Ba XGydF4y2Ba 那GydF4y2Ba γGydF4y2Ba γGydF4y2Ba

    f(x) - w·γ≤f*,c(x)≤0,ceq(x)= 0,a·x≤b,aeq·x = beq,并且l≤x≤uGydF4y2Baが条件になります。GydF4y2Ba

  • fminimaxGydF4y2Baは,以下の制约に従う形关键词关键词GydF4y2Ba

    闵GydF4y2Ba XGydF4y2Ba 最大限度GydF4y2Ba 一世GydF4y2Ba FGydF4y2Ba 一世GydF4y2Ba (GydF4y2Ba XGydF4y2Ba )GydF4y2Ba

    C(x)≤0,ceq(x)= 0,a·x≤b,aeq·x = beq,并且l≤x≤uGydF4y2Baが条件になります。GydF4y2Ba

    明显にこの问题は,GydF4y2BaF*GydF4y2Ba一世GydF4y2Ba= 0.GydF4y2BaおよびGydF4y2BaW.GydF4y2Ba一世GydF4y2Ba= 1GydF4y2Baとしたた化れていないゴール达问题の特殊な场です。GydF4y2Ba

アルゴリズムGydF4y2Ba

ゴール达达法GydF4y2Ba

ここではgembickiGydF4y2Ba[3]GydF4y2BaのGydF4y2Baゴール到达法について说明します。このこの法は目的关键词GydF4y2Baf(x)= {fGydF4y2Ba1GydF4y2Ba(x),fGydF4y2Ba2GydF4y2Ba(x),...,fGydF4y2BamGydF4y2Ba(X)}GydF4y2Baに关键词し设计设计ゴールのの合GydF4y2Ba FGydF4y2Ba *GydF4y2Ba =GydF4y2Ba {GydF4y2Ba FGydF4y2Ba 1GydF4y2Ba *GydF4y2Ba 那GydF4y2Ba FGydF4y2Ba 2GydF4y2Ba *GydF4y2Ba 那GydF4y2Ba ......GydF4y2Ba 那GydF4y2Ba FGydF4y2Ba mGydF4y2Ba *GydF4y2Ba }GydF4y2Ba をを使します。问题问题定式化で的关键词はははになるになる,初初设计に対して比较的精密の悪いものなりなり。ゴールゴールのののののののまたはまたはまたはまたはまたはまたはなな综合い,重み重み数のベクトルGydF4y2Baw = {wGydF4y2Ba1GydF4y2BawGydF4y2Ba2GydF4y2Ba, w……GydF4y2BamGydF4y2Ba}GydF4y2Baによりコントロールさ,标准标准の最适问题问题としての式を使ってれれれれれれれれれれれGydF4y2Ba

最小化GydF4y2Ba γGydF4y2Ba ∈GydF4y2Ba ℜGydF4y2Ba 那GydF4y2Ba XGydF4y2Ba ∈GydF4y2Ba ΩGydF4y2Ba γGydF4y2Ba (2)GydF4y2Ba

よってGydF4y2Ba FGydF4y2Ba 一世GydF4y2Ba (GydF4y2Ba XGydF4y2Ba )GydF4y2Ba -GydF4y2Ba W.GydF4y2Ba 一世GydF4y2Ba γGydF4y2Ba ≤.GydF4y2Ba FGydF4y2Ba 一世GydF4y2Ba *GydF4y2Ba 那GydF4y2Ba 一世GydF4y2Ba =GydF4y2Ba 1GydF4y2Ba 那GydF4y2Ba ......GydF4y2Ba 那GydF4y2Ba mGydF4y2Ba 。GydF4y2Ba となります。GydF4y2Ba

W.GydF4y2Ba一世GydF4y2Baγのの项は(GydF4y2Ba懈怠GydF4y2Ba)を问题に导入するもの,これこれを设定しないとゴールはな意味意味で満足せなくなりなりなり设计なくなりなります设计なければならなりなりますます设计なりなりなります目文的关节数で相対なトレードオフの尺度使う使うができます。たとえば,重み重みwをををことは値に设定することはは値に设定することははievののievievievievievievievievievievievievievievievievievievievゴールievieviev达达厳密厳密意味意味しし厳密を制约制约特な重みをゼロに设定することで可能になりなります(たとえば,GydF4y2BaW.GydF4y2Ba一世GydF4y2Ba= 0.GydF4y2Ba)。ゴール到达法,设计问题の便利で的ななを,标准标准最适化表し使って解くます。制御制御设计ことができの到到到到は到ははは弗莱明(GydF4y2Ba[10]GydF4y2BaおよびGydF4y2Ba[11]GydF4y2Ba)の论文で说明されています。GydF4y2Ba

2次元の問題に対するゴール到達法が,以下の図のゴール到達法の幾何学的表示に示されています。GydF4y2Ba

図8 - 1,ゴール到達法の幾何学的表示GydF4y2Ba

ゴールGydF4y2Ba {GydF4y2Ba FGydF4y2Ba 1GydF4y2Ba *GydF4y2Ba 那GydF4y2Ba FGydF4y2Ba 2GydF4y2Ba *GydF4y2Ba }GydF4y2Ba の指定により,ゴール点Pが定義されます。重みベクトルはPから実行可能関数空間GydF4y2Baλ(γ)GydF4y2Ba最适までの方向を定义定义ししししの,はししが境界実ユニークししのが変ユニークし解のががにより能能领域のがによりの能能领域制约定义定义しし领域定义定义しししししししししししししししししししししししし定义定义ししし定义しし定义ししし定义しし定义定义定义定义定义定义定义定义ししししししししし実実能ししが変ししししし変変しししし制约変変ししししししししししGydF4y2BaFGydF4y2Ba1s.GydF4y2Ba, FGydF4y2Ba2sGydF4y2Baに收束します。GydF4y2Ba

ゴール达达法のアルゴリズムの実行GydF4y2Ba

ゴール达达法,非非计画问题としてられる点の特は,非非形はの中间で逐次次さています逐次二されい。なことではありません。これは目的关节を改良ことと制约违反をすることののでのな重要性を定义こと重要からです定义が难しいからです。在する结果になります(例は,schittkowskiGydF4y2Ba[36]GydF4y2Baを参照)。ゴール到达计画法において,より适切なメリット关键词。これはミニマックス问题としてGydF4y2Ba式2GydF4y2Baで利用ささたものです。GydF4y2Ba

最小化GydF4y2Ba XGydF4y2Ba ∈GydF4y2Ba ℜGydF4y2Ba N.GydF4y2Ba 最大限度GydF4y2Ba 一世GydF4y2Ba {GydF4y2Ba ΛGydF4y2Ba 一世GydF4y2Ba }GydF4y2Ba 那GydF4y2Ba (3)GydF4y2Ba

ここで,GydF4y2Ba

ΛGydF4y2Ba 一世GydF4y2Ba =GydF4y2Ba FGydF4y2Ba 一世GydF4y2Ba (GydF4y2Ba XGydF4y2Ba )GydF4y2Ba -GydF4y2Ba FGydF4y2Ba 一世GydF4y2Ba *GydF4y2Ba W.GydF4y2Ba 一世GydF4y2Ba 那GydF4y2Ba 一世GydF4y2Ba =GydF4y2Ba 1GydF4y2Ba 那GydF4y2Ba ......GydF4y2Ba 那GydF4y2Ba mGydF4y2Ba 。GydF4y2Ba

SQP法を使っ使ったミニマックス最适最适についてについてについてのののGydF4y2Ba[1]GydF4y2Baの议论に基础,GydF4y2Ba式3.GydF4y2Baのゴール到达问题にGydF4y2Ba式30.GydF4y2Baのメリット関数を使用すると,次のように表せます。GydF4y2Ba

ψGydF4y2Ba (GydF4y2Ba XGydF4y2Ba 那GydF4y2Ba γGydF4y2Ba )GydF4y2Ba =GydF4y2Ba γGydF4y2Ba +GydF4y2Ba σ.GydF4y2Ba 一世GydF4y2Ba =GydF4y2Ba 1GydF4y2Ba mGydF4y2Ba R.GydF4y2Ba 一世GydF4y2Ba ⋅GydF4y2Ba 最大限度GydF4y2Ba {GydF4y2Ba 0.GydF4y2Ba 那GydF4y2Ba FGydF4y2Ba 一世GydF4y2Ba (GydF4y2Ba XGydF4y2Ba )GydF4y2Ba -GydF4y2Ba W.GydF4y2Ba 一世GydF4y2Ba γGydF4y2Ba -GydF4y2Ba FGydF4y2Ba 一世GydF4y2Ba *GydF4y2Ba }GydF4y2Ba 。GydF4y2Ba (4)GydF4y2Ba

式4GydF4y2Baのメリット关节数が探索探索探索ののとしてとして使われいるいるときGydF4y2Baψ(x、γ)GydF4y2Baは与えられた探索向探索向ののステップに対して减少します,关键GydF4y2Ba最大限度GydF4y2BaΛGydF4y2Ba一世GydF4y2Baは逆に増大します。これが,最悪のケースの目的関数になります。最悪の場合の目的関数は目的関数の値γに対して影響するので,最小化されるべき目的関数を最終的に増加することになります。逆に言えば,最悪の目的を改良するステップを拒否してGydF4y2Ba最大限度GydF4y2BaΛGydF4y2Ba一世GydF4y2Baが減少するときGydF4y2Baψ(x、γ)GydF4y2Baは増加します。GydF4y2Ba

布雷顿等GydF4y2Ba[1]GydF4y2Baの方法に従って,解は最悪な场合并の目的关键词GydF4y2Baψ(x)GydF4y2Baに,次のようにます。GydF4y2Ba

ψGydF4y2Ba (GydF4y2Ba XGydF4y2Ba )GydF4y2Ba =GydF4y2Ba 最大限度GydF4y2Ba 一世GydF4y2Ba ΛGydF4y2Ba 一世GydF4y2Ba 。GydF4y2Ba (5)GydF4y2Ba

ゴール到到に问题问题问题连关键词GydF4y2Ba式5GydF4y2Baのメリット关节制约でで任意要素が満足さていとき,极限大になり。GydF4y2Ba

式5GydF4y2Baのの条件を満たし満たしたままこ​​の问题に対处するに,メリット关键GydF4y2Ba式31.GydF4y2Baと合并て次のににします。GydF4y2Ba

ψGydF4y2Ba (GydF4y2Ba XGydF4y2Ba )GydF4y2Ba =GydF4y2Ba σ.GydF4y2Ba 一世GydF4y2Ba =GydF4y2Ba 1GydF4y2Ba mGydF4y2Ba {GydF4y2Ba R.GydF4y2Ba 一世GydF4y2Ba ⋅GydF4y2Ba 最大限度GydF4y2Ba {GydF4y2Ba 0.GydF4y2Ba 那GydF4y2Ba FGydF4y2Ba 一世GydF4y2Ba (GydF4y2Ba XGydF4y2Ba )GydF4y2Ba -GydF4y2Ba W.GydF4y2Ba 一世GydF4y2Ba γGydF4y2Ba -GydF4y2Ba FGydF4y2Ba 一世GydF4y2Ba *GydF4y2Ba }GydF4y2Ba 如果GydF4y2Ba W.GydF4y2Ba 一世GydF4y2Ba =GydF4y2Ba 0.GydF4y2Ba 最大限度GydF4y2Ba 一世GydF4y2Ba ΛGydF4y2Ba 一世GydF4y2Ba 那GydF4y2Ba 一世GydF4y2Ba =GydF4y2Ba 1GydF4y2Ba 那GydF4y2Ba ......GydF4y2Ba 那GydF4y2Ba mGydF4y2Ba 否则GydF4y2Ba 。GydF4y2Ba (6)GydF4y2Ba

SQPの中で利用できる他の特はは的关键词γです.kkt方程式式关键词ヘッシアンヘッシアンヘッシアン近似ががγとした行,列でゼロなることがれますます。しかし,hが行列そのため,γ,γは关键词,この性质,γ,γ,γ,γ,γ,γ,γししとーががし维持ににと列ががゼロ维持行にと列列ががゼロし行と列列がゼロとなる行に列列がががとし行に列列ががゼロとなるにと列列ががゼロなる行に列列がゼロとなるににGydF4y2Ba

これらためためためは対角要素を除いにに连を设定しし列列にさなを设定しのますてためためさなを设定しします列ためさなさなを设定设定し(列ためゼロさなを设定数のます列ためためはを设定设定しし列ためためさな変更変更さな行行対角列ためためさなさなさな设定ますますをためにさなさなさな设定设定ますます列ためにゼロをを设定ますます対角列にゼロゼロゼロをします対角列ににゼロをを设定ます対角列にためゼロゼロを设定ます列列にゼロゼロゼロ设定し対角列列にゼロゼロゼロ设定し対角列列にゼロゼロを设定し対角対角列ににゼロをを设定対角対角列ににゼロゼロを设定し対角対角要素にゼロゼロを设定し対角対角対角要素にはさなさなをし数GydF4y2Ba1EGydF4y2Ba-10)を设定します。これこれ,GydF4y2Ba二次计画法での解法GydF4y2Baでで明している高度速正定qp法を使うことができます。GydF4y2Ba

以上の変更は関数GydF4y2BaFgoalattainGydF4y2Baで行为ことができ,よりロバストな方法として使われます。しかし,sqp法のが速いためメリット关键有关部がに减少するにGydF4y2Ba式30.GydF4y2Baのメリット关节をSQPよりも多元の关键词をを必要必要とししGydF4y2Ba

目的関数の最大の最小化GydF4y2Ba

fminimaxGydF4y2Baはは达法を使は0であり,重みは1です。これこれを定式すると,ゴール到定式と,ゴール达达问题以以にます。GydF4y2Ba

闵GydF4y2Ba 一世GydF4y2Ba 最大限度GydF4y2Ba XGydF4y2Ba (GydF4y2Ba FGydF4y2Ba 一世GydF4y2Ba (GydF4y2Ba XGydF4y2Ba )GydF4y2Ba -GydF4y2Ba GGydF4y2Ba O.GydF4y2Ba 一种GydF4y2Ba L.GydF4y2Ba 一世GydF4y2Ba W.GydF4y2Ba E.GydF4y2Ba 一世GydF4y2Ba GGydF4y2Ba HGydF4y2Ba T.GydF4y2Ba 一世GydF4y2Ba )GydF4y2Ba =GydF4y2Ba 闵GydF4y2Ba 一世GydF4y2Ba 最大限度GydF4y2Ba XGydF4y2Ba FGydF4y2Ba 一世GydF4y2Ba (GydF4y2Ba XGydF4y2Ba )GydF4y2Ba 那GydF4y2Ba

これはミニマックス问题です。GydF4y2Ba

多重的关节又一次の目的关键词的关键词GydF4y2BafminimaxGydF4y2Baを使う場合があります。关节GydF4y2Ba

f(x)= max(fGydF4y2Ba1GydF4y2Ba(x),...... fGydF4y2BajGydF4y2Ba(X))GydF4y2Ba

は最小値を求める単一の目的関数です。しかしこれは微分可能ではありません。また、优化工具箱の目的関数は滑らかであることが要求されます。そのため,ミニマックス問題は滑らかなゴール到達問題として定式化されます。GydF4y2Ba

参照GydF4y2Ba

[1] Brayton, R. K., S. W. Director, G. D. Hachtel,和L.Vidigal,“基于拟牛顿方法和函数分裂的统计电路设计新算法”,《IEEE电路与系统学报》,Vol. CAS-26, pp . 784-794, 1979年9月。GydF4y2Ba

[2]弗莱明,P.J.和A.P.Pashkevich,计算机辅助控制系统设计使用多目标优化方法,控制1985年会议,剑桥,英国,第174-179页。GydF4y2Ba

[3] Gembicki, F.W.,“具有性能和参数敏感性指标的矢量优化控制”,博士论文,凯斯西储大学,克利夫兰,1974。GydF4y2Ba

[4] Grace,A.C.W.,“计算机辅助控制系统设计使用优化技术”Ph.D.论文,威尔士大学,英国Gwynedd,1989年。GydF4y2Ba

[5]韩,S.P.,“全球收敛方法,非线性编程”,“优化理论和应用”杂志“。22,p。297,1977。GydF4y2Ba

[6] Madsen,K。和H.Schjaer-Jacobsen,“最坏情况公差优化的算法”IEEE Trans。电路和系统,卷。Cas-26,1979年9月。GydF4y2Ba

[7] Powell, M.J.D,“非线性约束优化计算的快速算法”,数值分析,G.A. Watson编辑,数学讲义630卷,施普林格Verlag, 1978。GydF4y2Ba