hybridfcn',@fmincon
时间: 2023-09-16 11:01:22 浏览: 43
hybridfcn' 是一个用于约束优化问题的 Matlab 函数,它结合了全局和局部优化算法来寻找最优解。该函数基于混合互补算法,这意味着它结合了不同的优化算法,以提高求解效率和准确性。
Hybridfcn' 函数的主要参数是函数句柄和初始解。函数句柄是指代优化问题目标函数和约束条件的函数。初始解是指优化问题的初始猜测解。使用这两个参数,Hybridfcn' 可以探索可能的解空间并找到满足约束条件的最优解。
Hybridfcn' 函数内部使用了 fmincon 算法,该算法是一种局部优化算法。它通过迭代和近似的方式来搜索附近的局部最优解。但是,由于局部优化算法的局限性,Hybridfcn' 函数还结合了全局优化算法来进一步提高最优解的质量。这个全局优化算法是MCS(Multi-Start)算法,它通过多次使用局部优化算法的不同初始点来搜索可能的全局最优解。
通过使用混合互补算法,Hybridfcn' 函数既可以积极地利用局部优化算法的快速性质来搜索附近的最优解,又可以通过多次运行以不同的初始解来减少陷入局部最优解的风险。因此,它可以提供更准确和可行的最优解。
总而言之,Hybridfcn' 是一个结合了局部和全局优化算法的函数,用于求解约束优化问题。通过混合互补算法的使用,它能够更高效和准确地找到满足约束条件的最优解。
相关问题
解释这行代码options=optimoptions(@fmincon,'Algorithm','active-set','Maxlter',200,'TolCon',1.0e-04,'TolFun',1.0e-04);
这行代码是在定义一个优化选项的结构体变量options,用于指定fmincon函数进行非线性约束优化时的参数选项。具体来说,这行代码中:
- @fmincon 表示将函数句柄@fmincon作为参数传递给optimoptions函数,即指定优化函数为fmincon。
- 'Algorithm','active-set' 指定了优化算法为active-set,即采用积极集算法。
- 'Maxlter',200 指定了最大迭代次数为200。
- 'TolCon',1.0e-04 指定了约束容忍度为1.0e-04。
- 'TolFun',1.0e-04 指定了函数值容忍度为1.0e-04。
通过这些选项,可以调整优化算法的参数,以获得更好的优化结果。
详细解释这段代码中的每一句 %% 01 初始参数设置 p.ns = 1; p.nu = 1; % 状态量个数和控制量个数 p.t0 = 0; p.tf = 1; % 初始时间和终止时间 p.x0 = 10; % 初始条件 % 直接打靶法参数设置 p.nt = 20; % 打靶点参数设置 p.t = linspace(p.t0,p.tf,p.nt)'; % 时间区间 % 将控制量离散 p.u_index = 1:p.nt; %% 02 求解算法 % 给控制量赋初值 p.u = -0.5*ones(p.nt,1); u0 = p.u; % 控制量的初值猜测 % 求解控制量 options = optimoptions(@fmincon,'display','iter','MaxFunEvals',1e5,'Algorithm','sqp'); [u,fval,exitflag,output] = fmincon(@(u) objective(u,p),u0,[],[],[],[],[],[],[],options); p.u = u; % 再进行一次仿真得到数据 [~,Y] = ode45(@(t,y) derivative(t,y,p),p.t,p.x0); p.x = Y(:,1);
这段代码是一个简单的数学模型的求解过程,下面逐行解释每一句代码的含义。
%% 01 初始参数设置
这行代码是一个注释,表示下面设置的是初始参数。
p.ns = 1; p.nu = 1; % 状态量个数和控制量个数
这两行代码定义了状态量个数和控制量个数,分别赋值为1。
p.t0 = 0; p.tf = 1; % 初始时间和终止时间
这两行代码定义了模型求解的时间区间,分别赋值为0和1。
p.x0 = 10; % 初始条件
这行代码定义了初始条件,赋值为10。
p.nt = 20; % 打靶点参数设置
这行代码定义了打靶点的个数,赋值为20。
p.t = linspace(p.t0,p.tf,p.nt)'; % 时间区间
这行代码生成了一个等间隔的时间序列,将模型求解的时间区间等分成20个点。
p.u_index = 1:p.nt;
这行代码定义了控制量的索引,从1到20。
%% 02 求解算法
这行代码是一个注释,表示下面是求解算法。
p.u = -0.5*ones(p.nt,1); u0 = p.u; % 控制量的初值猜测
这两行代码定义了控制量的初值猜测,将控制量的初始值赋为-0.5。
options = optimoptions(@fmincon,'display','iter','MaxFunEvals',1e5,'Algorithm','sqp');
这行代码定义了优化函数的参数,使用的优化函数是fmincon,显示迭代过程,最大函数调用次数为100000,优化算法为sqp。
[u,fval,exitflag,output] = fmincon(@(u) objective(u,p),u0,[],[],[],[],[],[],[],options);
这行代码使用fmincon函数求解控制量,将目标函数objective和控制量初值u0作为参数传入,其他参数使用默认值。
p.u = u;
这行代码将求解得到的控制量赋值给p.u。
[~,Y] = ode45(@(t,y) derivative(t,y,p),p.t,p.x0);
这行代码使用ode45函数求解微分方程的数值解,将求解得到的状态量赋值给p.x。
综上,这段代码的功能是求解一个简单的数学模型,包括设置模型的初始参数,生成时间序列,定义控制量初始值,调用优化函数求解控制量,使用数值方法求解微分方程的数值解,最终得到状态量的数值解。
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