主要内容

findopOptions

设置从规格中查找操作点的选项

描述

例子

选项= findopOptions返回默认的操作点搜索选项。

选项= findopOptions (名称,值返回一个选项集,其中包含一个或多个指定的附加选项名称,值对参数。控件的选项集findop命令。

例子

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为操作点搜索创建一个选项集,该选项集将优化器类型设置为梯度下降并抑制的显示输出findop

选项= findopOptions(“OptimizerType”“graddescent”“DisplayReport”“关闭”);

或者,使用点表示法来设置的值选项

options = findopOptions;选项。OptimizerType =“graddescent”;选项。DisplayReport =“关闭”

输入参数

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名称-值参数

指定可选的参数对为Name1 = Value1,…,以=家,在那里名字是参数名和吗价值是对应的值。名称-值参数必须出现在其他参数之后,但对的顺序无关紧要。

在R2021a之前,使用逗号分隔每个名称和值,并将其括起来名字在报价。

例子:“DisplayReport”,“关闭”禁止将操作点搜索报告显示到命令窗口。

优化算法使用的优化器类型,指定为包含的逗号分隔对“OptimizerType”以及以下其中之一:

  • “graddescent-elim”-执行相等约束,以强制状态的时间导数为零(Dx /dt = 0X (k+1) = X (k))和输出信号等于其指定的已知值。优化器修复状态,x,输入,u,标记为已知的在一个工作点规范,并优化剩余的变量。

  • “graddescent”-执行相等约束,以强制状态的时间导数为零(Dx /dt = 0X (k+1) = X (k))和输出信号等于其指定的已知值。优化器也最小化状态之间的误差,x,输入,u,以及它们各自从工作点规范中的已知值。如果没有任何输入或状态标记为已知的findop尝试最小化初始猜测之间的偏差xu,以及它们的修剪值。

  • “graddescent-proj”-除了“graddescent”,在每个函数求值时强制模型初始条件的一致性。要指定约束是硬约束还是软约束,请使用ConstraintType选择。这种优化方法不支持解析雅可比矩阵。

  • “lsqnonlin”修复状态,x,输入,u,标记为已知的在一个工作点规范,并优化剩下的变量。该算法试图将状态的时间导数误差(Dx /dt = 0X (k+1) = X (k)),以及输出与指定的已知值之间的误差。

  • “lsqnonlin-proj”-除了“lsqnonlin”,在每个函数求值时强制模型初始条件的一致性。这种优化方法不支持解析雅可比矩阵。

  • “单纯”—使用相同的代价函数lsqnonlin用直接搜索优化例程找到fminsearch

有关这些优化算法的详细信息,请参见fmincon(优化工具箱)lsqnonlin(优化工具箱),fminsearch(优化工具箱)

优化算法的选项,指定为由“OptimizationOptions”创建一个结构optimset(优化工具箱)函数。

标志,指示是否显示工作点摘要报告,指定为由逗号分隔的对“DisplayReport”以及以下其中之一:

  • “上”-在MATLAB中显示工作点汇总报告®运行时的命令窗口findop

  • “关闭”—禁止显示汇总报表。

  • “通路”-显示优化进度的迭代更新。

标记,指示在更改要修剪的参数值时是否重新编译模型,指定为由逗号分隔的对组成“AreParamsTunable”以及以下其中之一:

  • 真正的—当所有变化的参数都可以调整时,不要重新编译模型。如果任何变化的参数不可调,则为每个参数网格点重新编译模型,并发出警告消息。

  • -为每个参数网格点重新编译模型。当您改变不可调参数的值时使用此选项。

的约束类型“graddescent-proj”优化器算法,指定为由逗号分隔的对组成“ConstraintType”以及包含以下字段的结构:

  • dx-状态导数约束的类型

  • x-状态值约束的类型

  • y-输出值约束的类型

将每个约束指定为下列条件之一:

  • “硬”-强制约束为零。

  • “软”-最小化约束。

所有约束类型为“硬”默认情况下。

输出参数

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修剪选项,返回为findopOptions选项设置。

版本历史

在R2013b中引入

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另请参阅

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