Optimierung mit fmincon und output-Funktion

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Romanov

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Verfasst am: 03.11.2016, 23:10 Titel: Optimierung mit fmincon und output-Funktion

Hallo miteinander,

ich habe ein Optimierungsproblem, dass ich mit Matlab und fmincon lösen möchte.
Nun ist es so, dass das Optimierungsproblem sehr komplex ist und ich einzelne Parameter, die optimiert werden, eine gewisse Zeit lang ersteinmal fixieren möchte auf einen bestimmten Wert und sie ab z.B. 100 Iterationen wieder normal in der Optimierung laufen lassen möchte.

Nun dachte ich mir, ich benutze einfach die output-Funktion und schreibe in diese eine if-bedingung dazu. Anscheinend ändert die Änderung oder Fixierung der Parameter nichts an den optimierten Werten, kann das sein?

Meine Option zu fmincon sieht folgendermaßen aus:

Code:

options = optimoptions('fmincon','Algorithm','interior-point','SpecifyObjectiveGradient',true,'SubproblemAlgorithm','cg','StepTolerance',1e-10,'OptimalityTolerance',1e-10,'ConstraintTolerance',1e-10,'InitTrustRegionRadius',trustradius,'Display','iter-detailed','MaxIterations',iteration,'MaxFunctionEvaluations',fctcount,'OutputFcn',@outfun);

Funktion ohne Link?

Die output-Funktion:

Code:

function stop = outfun(~,optimValues,state)
stop = false;

k = get(gcf,'CurrentCharacter');
if optimValues.iteration < value_fixing_sn
optimValues.gradient(end - size(config.hyp.sn,2) + 1:end) = repmat(log(exp(0.1) - 1),size(config.hyp.sn,2),1);
end%if
if k == 'a'
stop = true;
else
switch state
case 'init'
hold on
case 'iter'
clf('reset')
case 'done'
hold off
otherwise
end
end
end

Funktion ohne Link?

Gibt es einen anderen Weg, Parameter für eine gewisse Zeit zu fixieren oder benutze ich die output-Funktion einfach falsch?

Danke und Grüße

Jan S

Moderator


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Verfasst am: 04.11.2016, 01:23 Titel: Re: Optimierung mit fmincon und output-Funktion

Hallo Romanov,

Die Output-Function dient dem Output und nur dem Output. Man kann von dort nicht die Optimierungs-Parameter ändern. Die Änderungen an der Variable "optimValues" findet im Workspace der Funktion "outfcn" statt, wird aber nicht als Output aus dieser Funktion zurückgegeben (der Optimierer könnte an dieser Stelle auch nichts damit anfangen). Das bedeutet, dass diese Änderungen nirgendwo wirksam werden.

Und selbst wenn sie wirksam würden, sollte es den Optimierer durcheinander bringen, wenn plötzlich ein unstetiger Wechsel des Gradienten auftritt. Um soetwas zu implementieren muss man den Optimierer ganz stoppen und die aktuellen Werte als Input für den nächsten Lauf verwenden.

Gruß, Jan


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