Kannst du mir noch sagen, wie ich über den Befehl nonlcon = @capacity noch weitere Variablen in die Funktion capacity übergeben kann? Ich würde hier gern n und Smax übergeben.
Und noch eine Frage: Findet fmincon globale oder lokale Minima? Wäre es für den lokalen Fall überhaupt für mein Problem geeignet?
Kannst du mir noch sagen, wie ich über den Befehl nonlcon = @capacity noch weitere Variablen in die Funktion capacity übergeben kann? Ich würde hier gern n und Smax übergeben
Lokal. Das ist bei allen Solvern aus der Optimization Toolbox so. Für globale Optimierung gibt es die Solver aus der Global Optimization Toolbox.
Grüße,
Harald
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4.) Go mad, your problem is unsolvable ;)
Zusatz: du meintest anfangs, du willst etwas maximieren. fmincon etc. minimieren aber. Das kannst aber f(x) maximieren, in dem du -f(x) minimierst.
Grüße,
Harald
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Genau, de facto will ich maximieren. Das Vorzeichen hatte ich darum schon getauscht in der Zielfunktion (welche eig negativ definiert ist).
Bezüglich globaler Optimierung:
Ist es wahrscheinlich, dass ich bei meinem Problem in einem lokalen Optimum hängen bleibe, wie könnte ich das ermitteln und wie vermeiden?
Und kann ich beim fmincon auch anstatt des interior-point algorithm einen simplex verwenden? (analog zu linprog)
fmincon mit verschiedenen Startwerten versuchen und schauen, ob du immer die gleichen Ergebnisse bekommst.
Zitat:
wie vermeiden?
Solver der Global Optimization Toolbox verwenden oder sich selbst eine Strategie ausdenken, wie fmincon mit vielen Startwerten.
Zitat:
Und kann ich beim fmincon auch anstatt des interior-point algorithm einen simplex verwenden? (analog zu linprog)
Die verfügbaren Algorithmen findest du in der Doku von fmincon unter "Algorithms", ziemlich unten.
Grüße,
Harald
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bricht die Optimierung hier ziemlich schnell ab mit dem Fehler:
Error using ldl
Out of memory. Type HELP MEMORY for your options.
Ist das wirklich die vollständige Fehlermeldung?
im Zweifelsfall wie gesagt mit dem Debugger durchgehen. Das kann an sich nur daran liegen, dass in einer der zur Verfügung gestellten Funktionen etwas schief läuft.
Grüße,
Harald
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Würdest du mir zustimmen, dass es am Speicher nicht liegen kann?
Offensichtlich eben schon. Die Jacobi-Matrix wird ja recht groß.
Versuch mal z.B. patternsearch statt fmincon.
Zitat:
Der Code scheint in Ordnung...
Das kann ich nicht beurteilen, ohne den gesamten Code am Stück zu sehen.
Grüße,
Harald
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Patternsearch bricht recht schnell die Iteration ab. Etwas mit dem Code scheint m.E. nicht zu stimmen. Hier die Detailmeldung:
Max
Iter Func-count f(x) Constraint MeshSize Method
0 1 0 0 1
1 3000 0 0 0.001 Increase penalty
Maximum number of function evaluations exceeded: increase options.MaxFunctionEvaluations.
Und hier einmal der gesamte Code:
Code:
% General Definitions
p = Data.RAW.Marginal_Prices;
Smax = 13.5;
Pmax = 5;
n = 0.92;
%% Wholesale Arbitrage
fun = @(x)sum(x.*p);
a1(1:length(p)) = 1;
a2(1:length(p)) = -1;
A = [a1; a2]; % Linear inequality constraint: A*x <= b.
b = [Pmax; Pmax];
x0(1:length(p),1) = 1; % Starting solution
Aeq = []; % Linear Equality constraint: Aeq*x = beq
beq = [];
lb = []; % Lower and upper bounds: lb ? x ? ub
ub = [];
options = optimoptions('fmincon','Display','iter','Algorithm','interior-point');
nonlcon = @(x) capacity(x, n, Smax) ; % Nonlinear inequalities or equalities: c(x) ? 0 and ceq(x) = 0
x = fmincon(fun,x0,A,b,Aeq,beq,lb,ub,nonlcon,options);
Patternsearch bricht recht schnell die Iteration ab
Das kannst du verhindern, indem du die Optionen anpasst - siehe Meldung.
Um das nachvollziehen zu können, bräuchte ich noch die Werte von p.
Grüße,
Harald
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die Wertreihe für p hänge ich dir einmal an.
Die maxfunctionsevaluation hatte ich bereits angehoben, da geht er aber bis über 300.000 Funktionsaufrufe; wie kann das sein? Sollten es nicht eher 8760 sein?
In anderen Beiträgen habe ich den Einwand gelesen, das fmincon nicht mit "nicht differenzierbaren" Funktionen arbeiten kann und E in unserem Fall "nicht differenzierbar sei". Das kann ich nicht ganz nachvollziehen.
Ich bekomme zwar keine Fehlermeldung, aber über 11 GB bzw. 98% Speichernutzung. Vermutlich dann Swapping --> sehr lange Laufzeiten --> ich habe abgebrochen.
Zitat:
Die maxfunctionsevaluation hatte ich bereits angehoben, da geht er aber bis über 300.000 Funktionsaufrufe; wie kann das sein? Sollten es nicht eher 8760 sein?
Es sind in jedem Iterationsschritt 8760 Funktionauswertungen. Die Anzahl der Schritte ist aber vom Verhalten der Optimierung abhängig und kann beliebig groß werden, bzw. bis zu MaxFunctionEvaluations.
Zitat:
In anderen Beiträgen habe ich den Einwand gelesen, das fmincon nicht mit "nicht differenzierbaren" Funktionen arbeiten kann und E in unserem Fall "nicht differenzierbar sei". Das kann ich nicht ganz nachvollziehen.
fmincon ist ein Abstiegsverfahren und basiert auf Gradientenschätzungen. Bei Unstetigkeiten der Ableitungen wird das nicht klappen. Die Probleme halten sich allerdings in der Regel in Grenzen, solange es nicht zu unstetig / verrauscht ist.
Grüße,
Harald
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