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Quelltext von voreingespeicherten Matlab-Funktionen?

 

Harald
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Beiträge: 17.537
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     Beitrag Verfasst am: 04.05.2017, 07:46     Titel:
  Antworten mit Zitat      
Guten Morgen,

mit dem Vorschlag, fmincon für MEX-File Generierung zu unterstützen, müsstest du dich an den Technischen Support wenden.
An Optimierern wird derzeit nur fminsearch für Codegenerierung unterstützt.

Grüße,
Harald
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Harald
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Beiträge: 17.537
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     Beitrag Verfasst am: 05.05.2017, 07:50     Titel:
  Antworten mit Zitat      
Hallo,

Nachschlag: falls du die Parallel Computing Toolbox hast, könntest du zusätzlich versuchen, die Funktionsauswertungen für die Approximation der Gradienten zu parallelisieren.
https://www.mathworks.com/help/opti.....lattain-and-fminimax.html

Grüße,
Harald
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Friidayy
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     Beitrag Verfasst am: 06.05.2017, 10:46     Titel:
  Antworten mit Zitat      
Hallo Harald,

der Tipp mit der MEX-Compilierung funktioniert echt klasse; ich versuche jetzt noch die Parallelisierung einzubauen, komme da aber gerade nicht weiter. Da ich meinen eigenen Optimierungssolver nutze, kann ich die Matlab-intere Par-Routine, die per
Code:
options = optimoptions('solvername','UseParallel',true);
genutzt wird, nicht verwenden.

In der Regel möchte man ja die Berechnung des Gradienten parallelisieren; ich habe dazu mal ein Testscript geschrieben. In dem Testscript wird der Gradient der Rosenbrock-Funktion berechnet. Leider verschlechtert sich die Performance bei Verwendung von parfor, woran kann das liegen/ was mache ich falsch?


Code:
function mainParforTest
close all; clc;

N=1e3;
x0=rand(N,1);

tic;
myGradient(@rosenbrock,x0,1e-6);
disp('performance without parpool');
toc;

disp('--------------------------');

parpool;
tic;
myGradientPar(@rosenbrock,x0,1e-6);
disp('performance with parpool');
toc;
delete(gcp);
end


function dF=myGradientPar(func,x,h)
dF=zeros(length(x),1);
parfor i=1:length(x)
    x1=x;
    x2=x;
    x1(i)=x1(i)-h;
    x2(i)=x2(i)+h;
    y1=feval(func,x1);
    y2=feval(func,x2);
    dF(i)=(y2-y1)/(2*h);
end
end


function dF=myGradient(func,x,h)
dF=zeros(length(x),1);
for i=1:length(x)
    x1=x;
    x2=x;
    x1(i)=x1(i)-h;
    x2(i)=x2(i)+h;
    y1=func(x1);
    y2=func(x2);
    dF(i)=(y2-y1)/(2*h);
end
end


function f=rosenbrock(x)
N=length(x);
f=0;
for i=1:N-1
    f=f+100*(x(i+1)-x(i)^2)^2+(1-x(i))^2;
end
end



Zitat:
performance without parpool
Elapsed time is 0.041616 seconds.
--------------------------
Starting parallel pool (parpool) using the 'local' profile ... connected to 2 workers.
performance with parpool
Elapsed time is 0.265046 seconds.
Parallel pool using the 'local' profile is shutting down.


Gruß
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Friidayy
Forum-Century

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Beiträge: 176
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     Beitrag Verfasst am: 06.05.2017, 10:56     Titel:
  Antworten mit Zitat      
selber gerade eine vernünftige antwort gefunden Cool

Der Vorteil von Parfor macht sich erst ab einer bestimmten Anzahl von Varaiblen x bemerkbar. Führt man mein Testscript mit N=1e4 aus, dann ist parfor schneller. Der Vorteil von Parfor wird bei einer zu geringen ANzahl von Variablen durch den vergleichweise hohen Kommunikationsaufwand der Worker zunichte gemacht.
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Harald
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Beiträge: 17.537
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     Beitrag Verfasst am: 06.05.2017, 11:14     Titel:
  Antworten mit Zitat      
Hallo,

die Antwort kann ich bestätigen.
Man muss sich vor Augen halten, dass ja alle benötigten Daten zwischen Client und Workern hin- und hergeschoben werden müssen.

Grüße,
Harald
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