Résout un problème d'optimisation non linéaire général avec des limites de contrainte d'égalité et d'inégalité linéaires en utilisant une méthode de programmation quadratique séquentielle.


icon

Entrées/Sorties

  • cfxdt.png données de fonction —

    données de fonction contient les données statiques dont la fonction définie par l'utilisateur a besoin à l'exécution.

  • csvrn.png fonction objectif et de contrainte —

    fonction objectif et de contrainte est une référence au VI qui implémente la fonction non linéaire à minimiser, la fonction de contrainte d'égalité non linéaire et la fonction de contrainte d'inégalité non linéaire en tant que sorties distinctes. La sortie de la fonction objectif ne peut pas être vide. Les fonctions de contrainte sont facultatives. De ce fait, la sortie des contraintes d'égalité, la sortie des contraintes d'inégalité ou les deux peuvent être vides.

    Créez ce VI à partir du VI modèle qui se trouve sous labview\vi.lib\gmath\NumericalOptimization\cno_objective function template.vit.

  • c1ddbl.png début —

    début sont les points en dimension n auxquels commence le processus d'optimisation.

  • ccclst.png limites —

    limites est un cluster qui contient les limites numériques supérieures et inférieures pour les paramètres à optimiser et les contraintes d'inégalité.

  • c1ddbl.png X minimum —

  • c1ddbl.png X maximum —

  • c1ddbl.png contrainte d'inégalité minimale —

  • c1ddbl.png contrainte d'inégalité maximale —

  • ccclst.png état initial —

    état initial contient les valeurs initiales de la fonction de contrainte d'inégalité, les multiplicateurs de Lagrange et de l'hessien. état initial est généralement l'état final d'une optimisation précédente et permet un démarrage rapide de l'optimisation.

  • c1ddbl.png contraintes d'inégalité —

    contraintes d'inégalité contient la valeur des fonctions de contrainte d'inégalité, qui proviennent en général d'un appel précédent au VI Optimisation non linéaire à contrainte.

  • c1ddbl.png multiplicateurs de Lagrange —

    multiplicateurs de Lagrange contient la valeur des multiplicateurs de Lagrange, qui proviennent en général d'un appel précédent au VI Optimisation non linéaire à contrainte.

  • c2ddbl.png hessien —

    hessien contient une estimation de l'hessien, qui provient en général d'un appel précédent au VI Optimisation non linéaire à contrainte.

  • cerrcodeclst.png entrée d'erreur (pas d'erreur) —

    entrée d'erreur décrit les conditions d'erreur qui ont lieu avant l'exécution de ce nœud. Cette entrée fournit la fonctionnalité entrée d'erreur standard.

  • cnclst.png paramètres cno —

    paramètres cno contient d'autres paramètres de tolérance et de fin spécifiques à cet algorithme.

  • cdbl.png pondération de la contrainte —

  • ci32.png maximum d'itérations mineures —

  • cnclst.png critère d'arrêt —

    critère d'arrêt représente l'ensemble des conditions qui déclenchent l'arrêt de l'optimisation. Si les conditions (tolérance de la fonction ET tolérance du paramètre ET tolérance du gradient) OU max. d'itérations OU max. d'appels de fonction sont remplies, l'optimisation s'arrête.

  • cdbl.png tolérance de la fonction —

    tolérance de la fonction est le changement relatif de la valeur de la fonction ; elle est définie comme étant abs(f actuelle – f précédente)/(abs(f actuelle) + eps machine). Si le changement relatif de la valeur de la fonction tombe en dessous de tolérance de la fonction, l'optimisation s'arrête.

  • cdbl.png tolérance du paramètre —

    tolérance du paramètre est le changement relatif de la valeur du paramètre ; elle est définie comme étant abs(p actuel – p précédent)/(abs(p actuel) + eps machine). Si le changement relatif de toutes les valeurs du paramètre tombe en dessous de tolérance du paramètre, l'optimisation s'arrête.

  • ci32.png max. d'itérations —

    max. d'itérations est le nombre maximum d'itérations de la boucle principale de l'optimisation. Si le nombre d'itérations de la boucle principale dépasse max. d'itérations, l'optimisation s'arrête.

  • ci32.png max. d'appels de fonction —

    max. d'appels de fonction est le plus grand nombre d'appels de la fonction objectif possible avant l'arrêt du processus d'optimisation.

  • cdbl.png tolérance du gradient —

    tolérance du gradient est la norme–2 du gradient. Si la norme–2 du gradient tombe en dessous de tolérance du gradient, l'optimisation s'arrête.

  • cdbl.png temps max (s) —

    temps max (s) est l'intervalle de temps maximal autorisé par LabVIEW entre le début et la fin du processus d'optimisation. Par défaut, la valeur est –1, ce qui indique que la fonction ne donne jamais lieu à un timeout.

  • ii32.png nombre d'appels de fonction —

    nombre d'appels de fonction est le nombre d'appels de la fonction objectif dans le processus d'optimisation.

  • i1ddbl.png minimum —

    minimum est le minimum local déterminé dans la dimension n.

  • idbl.png f(minimum) —

    f(minimum) est la valeur de la fonction objectif au minimum déterminé.

  • icclst.png état final —

    état final contient les valeurs finales de la fonction de contrainte d'inégalité, des multiplicateurs de Lagrange et de l'hessien.

  • i1ddbl.png contraintes d'inégalité —

    contraintes d'inégalité contient la valeur des fonctions de contrainte d'inégalité à la fin de l'optimisation.

  • i1ddbl.png multiplicateurs de Lagrange —

    multiplicateurs de Lagrange contient la valeur des multiplicateurs de Lagrange à la fin de l'optimisation.

  • i2ddbl.png hessien —

    hessien contient une estimation du hessien à la fin de l'optimisation.

  • ierrcodeclst.png sortie d'erreur —

    sortie d'erreur contient des informations sur l'erreur. Cette sortie fournit la fonctionnalité sortie d'erreur standard.

    • Exemples

    Reportez-vous aux exemples de fichiers inclus avec LabVIEW suivants.

    • labview\examples\Mathematics\Fitting\Nonlinear Spring Constant fit.vi