Visualización iterativa
Introducción
La visualización iterativa es una tabla de estadísticas que describe los cálculos de cada iteración de un solver. Las estadísticas dependen tanto del solver como del algoritmo del solver. La tabla aparece en la ventana de comandos de MATLAB® cuando ejecuta solvers con las opciones adecuadas. Para obtener más información sobre iteraciones, consulte Iteraciones y recuentos de la función.
Obtenga la visualización iterativa utilizando optimoptions
con la opción Display
establecida en 'iter'
o en 'iter-detailed'
. Por ejemplo:
options = optimoptions(@fminunc,'Display','iter','Algorithm','quasi-newton'); [x fval exitflag output] = fminunc(@sin,0,options);
First-order Iteration Func-count f(x) Step-size optimality 0 2 0 1 1 4 -0.841471 1 0.54 2 8 -1 0.484797 0.000993 3 10 -1 1 5.62e-05 4 12 -1 1 0 Local minimum found. Optimization completed because the size of the gradient is less than the value of the optimality tolerance.
La visualización iterativa está disponible para todos los solvers excepto:
Algoritmo
'trust-region-reflective'
delsqlin
lsqnonneg
Algoritmo
'trust-region-reflective'
dequadprog
Encabezados comunes
Esta tabla enumera algunos encabezados comunes de la visualización iterativa.
Encabezado | Información visualizada |
---|---|
| Valor de la función objetivo actual |
| Medida de optimalidad de primer orden (consulte Medida de optimalidad de primer orden) |
| Número de evaluaciones de función; consulte Iteraciones y recuentos de la función |
| Número de iteraciones; consulte Iteraciones y recuentos de la función |
| Tamaño del paso actual (el tamaño es la norma euclídea). Para los algoritmos |
Encabezados específicos de la función
Las tablas en esta sección describen los encabezados de la visualización iterativa cuyo significado es específico para la función de optimización que está usando.
fgoalattain, fmincon, fminimax y fseminf
Esta tabla describe los encabezados específicos para fgoalattain
, fmincon
, fminimax
y fseminf
.
Encabezado de fgoalattain, fmincon, fminimax o fseminf | Información visualizada |
---|---|
| Valor del factor de consecución para |
| Número de iteraciones de gradiente conjugado realizadas en la iteración actual (consulte Método del gradiente conjugado precondicionado) |
| Gradiente de la función objetivo en la dirección de búsqueda |
| Vulneración de restricciones máxima, donde las restricciones de desigualdad cumplidas cuentan como |
| Factor multiplicativo que escala la dirección de búsqueda (consulte Ecuación 29) |
| Vulneración máxima entre todas las restricciones, tanto construidas internamente como proporcionadas por el usuario; puede ser negativa cuando ninguna restricción es vinculante |
| Valor de la función objetivo de la reformulación de la programación no lineal del problema minimax para |
| Procedimientos de actualización de matrices hessianas:
Para obtener más información, consulte Actualización de la matriz hessiana. Procedimientos de subproblemas QP:
|
| Factor multiplicativo que escala la dirección de búsqueda (consulte Ecuación 29) |
| Radio de región de confianza actual |
fminbnd y fzero
Esta tabla describe los encabezados específicos para fminbnd
y fzero
.
Encabezado de fminbnd o fzero | Información visualizada |
---|---|
| Procedimientos para
Procedimientos para
|
| Punto actual para el algoritmo |
fminsearch
Esta tabla describe los encabezados específicos para fminsearch
.
Encabezado de fminsearch | Información visualizada |
---|---|
| Procedimiento del simplex en la iteración actual. Los procedimientos incluyen:
Para obtener más detalles, consulte Algoritmo fminsearch. |
fminunc
Esta tabla describe los encabezados específicos para fminunc
.
Encabezado de fminunc | Información visualizada |
---|---|
| Número de iteraciones de gradiente conjugado realizadas en la iteración actual (consulte Método del gradiente conjugado precondicionado) |
| Factor multiplicativo que escala la dirección de búsqueda (consulte Ecuación 11) |
El algoritmo 'quasi-newton'
de fminunc
puede emitir un mensaje First-order optimality
a la derecha de la columna skipped update
. Este mensaje significa que fminunc
no actualizó su estimación hessiana, dado que la matriz resultante no habría sido definida positiva. El mensaje generalmente indica que la función objetivo no es suave en el punto actual.
fsolve
Esta tabla describe los encabezados específicos para fsolve
.
Encabezado de fsolve | Información visualizada |
---|---|
| Valor de la función objetivo actual, la norma euclidiana al cuadrado del vector de la función objetivo |
| Valor de λk definido en Método de Levenberg-Marquardt |
| Radio de región de confianza actual (cambio en la norma del radio de región de confianza) |
intlinprog
Esta tabla describe los encabezados específicos para intlinprog
.
Encabezado de intlinprog | Información visualizada |
---|---|
| Número acumulativo de nodos explorados |
| Tiempo en segundos desde que |
| Número de puntos factibles enteros encontrados |
| Valor de la función objetivo del mejor punto factible entero encontrado. Este valor es un límite superior para el valor final de la función objetivo |
| donde
Nota Aunque especifique |
linprog
Esta tabla describe los encabezados específicos para linprog
. Cada algoritmo tiene su propia visualización iterativa.
Encabezado de linprog | Información visualizada |
---|---|
| Infactibilidad primal, una medida de las vulneraciones de restricciones, que debería ser cero en una solución. Para ver las definiciones, consulte Predictor-Corrector ( |
| Infactibilidad dual, una medida de la derivada del lagrangiano, que debería ser cero en una solución. Para ver la definición del lagrangiano, consulte Predictor-Corrector. Para ver la definición de infactibilidad dual, consulte Predictor-Corrector ( |
| Factibilidad del límite superior. {x} significa aquellos x con límites superiores finitos. Este valor es el valor residual de ru en Interior-Point-Legacy Linear Programming. |
| Intervalo de dualidad (consulte Interior-Point-Legacy Linear Programming) entre el objetivo primal y el objetivo dual. |
| Error relativo total, descrito al final de Main Algorithm |
| Una medida de los multiplicadores del lagrangiano cronometran la distancia desde los límites, que debería ser cero en una solución. Consulte la variable rc en Stopping Conditions. |
| Tiempo en segundos que |
lsqlin
La visualización iterativa 'interior-point'
de lsqlin
se hereda de la visualización iterativa de quadprog
. La relación entre estas funciones se explica en Mínimos cuadrados lineales: interior-point o active-set. Para obtener detalles de la visualización iterativa, consulte quadprog. La única diferencia en la visualización iterativa es que lsqlin
muestra una columna titulada Resnorm
, en lugar del título quadprog
f(x)
.
lsqnonlin y lsqcurvefit
Esta tabla describe los encabezados específicos para lsqnonlin
y lsqcurvefit
.
Encabezado de lsqnonlin o lsqcurvefit | Información visualizada |
---|---|
| Valor de λk definido en Método de Levenberg-Marquardt |
| Valor de la norma euclídea al cuadrado del valor residual en |
| Vulneración de restricciones máxima, donde las restricciones de desigualdad cumplidas cuentan como |
quadprog
Esta tabla describe los encabezados específicos para quadprog
.
Encabezado de quadprog | Información visualizada |
---|---|
| Infactibilidad primal, definida como |
| Infactibilidad dual, definida como |
| Una medida del valor máximo absoluto de los multiplicadores del lagrangiano de desigualdades inactivas, que debería ser cero en una solución. Esta cantidad es g en Infeasibility Detection. |
| Vulneración de restricciones máxima, donde las restricciones de desigualdad cumplidas cuentan como |