OptimizationValues

Valores para problemas de optimización

Desde R2022a

expandir todo en la página

Descripción

Un objeto OptimizationValues contiene valores usados por y devueltos de solve para problemas multiobjetivo. El objeto también contiene valores de inicio para el argumento x0 para solvers que aceptan múltiples puntos de inicio.

Creación

La función solve devuelve un vector de objetos OptimizationValues como la solución a un problema multiobjetivo.

Cree un objeto OptimizationValues para un punto de inicio x0 utilizando la función optimvalues.

Propiedades

expandir todo

Generalmente, las propiedades OptimizationValues son dinámicas: son los nombres de las variables de optimización, función o funciones objetivo y restricciones.

No obstante, también puede tener funciones objetivo o restricciones sin nombre. En estos casos, OptimizationValues asigna las propiedades siguientes.

Valores de funciones objetivo, devueltos o especificados como un arreglo real.

Tipos de datos: double

Valores de restricciones, devueltos o especificados como un arreglo real.

Tipos de datos: double

Funciones del objeto

paretoplotGráfica de Pareto de valores multiobjetivo

Ejemplos

contraer todo

Este ejemplo utiliza:

Abrir script en vivo

Cree y resuelva un problema multiobjetivo utilizando variables de optimización.

x = optimvar("x",LowerBound=-3,UpperBound=3);
prob = optimproblem;
prob.Objective = [x^2;(x-1)^2]; % Tradeoff region between x = 0 and x = 1
prob.Constraints.con1 = x^2 <= 1/2; % Demonstrate constraints
prob.Constraints.con2 = x^2 >= 1/10; % Second constraint
rng default % For reproducibility
[sol,fval,exitflag,output] = solve(prob,Solver="paretosearch")
Solving problem using paretosearch.

Pareto set found that satisfies the constraints. 

Optimization completed because the relative change in the volume of the Pareto set 
is less than 'options.ParetoSetChangeTolerance' and constraints are satisfied to within 
'options.ConstraintTolerance'.

sol = 
  1×60 OptimizationValues vector with properties:

   Variables properties:
            x: [0.7027 0.7014 0.3635 0.3491 0.5723 0.3177 0.4634 0.4400 0.6379 0.6402 0.3750 0.6057 0.6565 0.5483 0.6455 0.5518 0.3760 0.3232 0.6768 0.6357 0.5625 0.3952 0.3382 0.3857 0.5677 0.5170 0.5107 0.6241 0.6615 0.3295 0.6875 … ] (1×60 double)

   Objective properties:
    Objective: [2×60 double]

   Constraints properties:
         con1: [-0.0063 -0.0081 -0.3679 -0.3781 -0.1725 -0.3991 -0.2853 -0.3064 -0.0931 -0.0902 -0.3594 -0.1332 -0.0690 -0.1994 -0.0833 -0.1955 -0.3586 -0.3955 -0.0420 -0.0959 -0.1836 -0.3438 -0.3856 -0.3512 -0.1777 -0.2327 -0.2392 … ] (1×60 double)
         con2: [-0.3937 -0.3919 -0.0321 -0.0219 -0.2275 -9.3572e-04 -0.1147 -0.0936 -0.3069 -0.3098 -0.0406 -0.2668 -0.3310 -0.2006 -0.3167 -0.2045 -0.0414 -0.0045 -0.3580 -0.3041 -0.2164 -0.0562 -0.0144 -0.0488 -0.2223 -0.1673 -0.1608 … ] (1×60 double)


fval = 2×60

    0.4937    0.4919    0.1321    0.1219    0.3275    0.1009    0.2147    0.1936    0.4069    0.4098    0.1406    0.3668    0.4310    0.3006    0.4167    0.3045    0.1414    0.1045    0.4580    0.4041    0.3164    0.1562    0.1144    0.1488    0.3223    0.2673    0.2608    0.3895    0.4375    0.1086    0.4727    0.2001    0.4395    0.2261    0.1658    0.4862    0.4270    0.3525    0.1057    0.2628    0.2197    0.4902    0.1760    0.3665    0.2411    0.1092    0.4911    0.1914    0.1182    0.3742
    0.0884    0.0892    0.4051    0.4237    0.1829    0.4655    0.2880    0.3136    0.1311    0.1295    0.3906    0.1555    0.1180    0.2040    0.1257    0.2009    0.3893    0.4580    0.1045    0.1327    0.1914    0.3658    0.4380    0.3773    0.1869    0.2333    0.2394    0.1413    0.1146    0.4496    0.0977    0.3055    0.1136    0.2751    0.3514    0.0916    0.1201    0.1650    0.4555    0.2375    0.2822    0.0899    0.3369    0.1557    0.2591    0.4483    0.0895    0.3164    0.4307    0.1508


exitflag = 
    SolverConvergedSuccessfully


output = struct with fields:
         iterations: 20
          funccount: 380
             volume: 1.8611
    averagedistance: 0.0101
             spread: 0.3067
      maxconstraint: 0
            message: 'Pareto set found that satisfies the constraints. ↵↵Optimization completed because the relative change in the volume of the Pareto set ↵is less than 'options.ParetoSetChangeTolerance' and constraints are satisfied to within ↵'options.ConstraintTolerance'.'
           rngstate: [1×1 struct]
             solver: 'paretosearch'

El solver paretosearch converge en 16 iteraciones a una solución factible. Represente la solución.

paretoplot(sol)

Figure contains an axes object. The axes object with title Pareto Front, xlabel Objective(1), ylabel Objective(2) contains 4 objects of type text, scatter.

Elija un punto arbitrario para examinar en la representación utilizando consejos sobre datos:

arbitrarydatatip.png

arbitrary.png

El índice del punto representado es 48. Examine la solución 48.

arbitrarysol = sol(48)
arbitrarysol = 
  OptimizationValues with properties:

   Variables properties:
            x: 0.4375

   Objective properties:
    Objective: [2×1 double]

   Constraints properties:
         con1: -0.3086
         con2: -0.0914

Los valores de restricción son negativos, lo que significa que el punto representado es factible.

arbitrarysol.Objective
ans = 2×1

    0.1914
    0.3164

Los valores objetivos coinciden con los valores de los consejos sobre datos.

Limitaciones

  • Los objetos OptimizationValues solo admiten concatenación horizontal. En otras palabras, solo puede tener vectores fila de objetos OptimizationValues.

Historial de versiones

Introducido en R2022a

Consulte también

Temas