主要内容

sdo.evaluate

评估样品的成本函数

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语法

[y,信息]= sdo.evaluate (fcn params)
[y,信息]= sdo.evaluate (fcn params, param_samples)
[y,信息]= sdo.evaluate (___选择)

描述

例子

(y,信息)= sdo.evaluate (fcn,参数个数)评估成本函数,fcn指定的参数空间的样本参数个数。软件生成一个表基于参数空间规格的样品参数个数。

  • 如果参数个数是一个sdo.ParameterSpace对象,然后sdo.evalute根据生成的随机样本ParameterDistributions,RankCorrelation,选项参数空间的属性。

  • 如果参数个数是一个sdo.GriddedSpace对象,然后sdo.evalute生成一个网格根据样品ParameterValues和选项参数空间的属性。

指定的功能fcn样本值和计算模型的目标价值。模型的目标可以是一个成本(目标),约束,或评估实验数据和模型模拟的区别。y这个表包含应用的结果吗fcn每一个样本。额外的评估信息返回信息。

(y,信息)= sdo.evaluate (fcn,参数个数,param_samples)评估成本函数指定参数样本。这种语法,您可以指定参数个数之一:

您通常生成参数表样本param_samples使用sdo.sample。

(y,信息)= sdo.evaluate (___,选择)指定评价选项配置评价错误处理,显示器,和并行计算选项。这个语法可以包括任何输入参数组合在前面的语法。

例子

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打开生活的脚本

创建一个任意param.Continuous对象。

p = param.Continuous (“x”1);

指定的参数空间定义模型参数。

ps = sdo.ParameterSpace (p);

评估成本函数。

[y,信息]= sdo.evaluate (@ (p) sdoExampleCostFunction (p), ps);
模型评估3样本。

软件生成三个样本( 2 N p + 1 ),评估sdoExampleCostFunction成本函数为每个样本。Np参数的数量(= 1)。

输入参数

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成本函数来评估sdo.evaluate,指定为一个函数处理。

功能要求:

  • 一个输入参数,这是一个向量的param.Continuous对象。

    通过额外的输入参数,使用一个匿名函数。例如,new_fcn = @ (p) fcn (p __arg1最长,……)。

  • 一个输出参数,这是一个结构与一个或多个以下字段:

    • F——成本(目标)评估的价值p。F是一个1 x1翻倍。

    • Cleq——非线性不等式约束违反的价值评估p。

      Cleq是一个双mx₁向量,米是非线性不等式约束的数量。

    • 量表信——非线性等式约束违反的价值评估p。

      是一个双重价值rx1向量,r是非线性等式约束的数量。

    • leq——线性不等式约束违反的价值评估p。

      leq是一个双资料片向量,n是线性不等式约束的数量。

    • 情商——线性等式约束违反的价值评估p。

      情商是一个双这位朋友向量或[],在那里年代是线性等式约束的数量。

    • 日志——从功能评估额外的可选信息。如果指定,这个返回的日志的输出信息。

    请注意

    您可以使用相同的函数处理fcn灵敏度分析、响应优化和参数估计。对于优化和评估,解决者寻求的值p,减少F在满足约束条件Cleq,量表信,leq和情商。有关更多信息,请参见sdo.optimize和编写一个成本函数。

模型参数和状态,指定为以下之一:

参数样本,指定为一个表。通常,您可以使用sdo.sample生成样本。param_samples包含列对应于标量参数和自由行,这些参数的样本。免费的标量参数是指所有指定的参数参数个数谁的免费的属性设置为1。指定这个属性值1表明该软件可以改变该参数的值为每个评估。

每一列的名字必须等于相应的标量参数的名称。

评价选项,指定为一个sdo.EvaluateOptions对象。

输出参数

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成本函数和约束评估,作为一个表返回。

y与一列一个表为每个成本或约束输出返回的fcn,Ns行。

如果指定的参数和样品param_samples参数,Ns等于的行数param_samples。否则,sdo.evaluate生成样本,并:

  • 如果参数个数是一个sdo.ParameterSpace对象,然后Ns= 2Np+ 1,Np参数的数量在吗参数个数。

  • 如果参数个数是一个sdo.GriddedSpace只包含网格参数,然后Ns是网格中的样本的数量,如网格选项中指定的参数个数。

评估信息,作为结构返回以下字段:

  • 状态——评估状态对于每一个样本,作为特征向量的单元阵列返回。

    单元阵列的每个条目是一个特征向量:

    • “成功”——模型评估是成功的

    • “失败”——模型评估了所有南的结果

    • “错误”——模型评价导致一个错误

  • 日志——额外的评价信息的检索日志领域的成本函数,fcn。

  • 统计数据——时间来评估所有样本,作为结构返回以下字段:

    • 开始时间——评估开始时间,作为six-element日期返回向量以十进制形式包含当前日期和时间:(年月日小时分钟秒)

    • EndTime——评估结束时间,作为six-element日期返回向量以十进制形式包含当前日期和时间:(年月日小时分钟秒)

    确定总评估时间,使用结束(info.Stats.EndTime info.Stats.StartTime)。

扩展功能

版本历史

介绍了R2014a

另请参阅

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