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使用缓存

通常，在模式搜索的任何给定迭代中，一些网格点可能与之前迭代的网格点重合。默认情况下，模式搜索会重新计算这些网格点处的目标函数，即使它已经计算了它们的值并发现它们不是最优的。如果计算目标函数需要很长时间，这会使模式搜索运行的时间变得更长。

您可以通过使用缓存来消除这些冗余计算，即存储模式搜索已经访问过的点的历史记录。为此，请在 Cache 选项中将 Cache 设置为 On。在每次轮询时，模式搜索都会检查当前网格点是否在缓存中某个点的指定容差 Tolerance 范围内。如果是这样，搜索就不会计算该点的目标函数，而是使用缓存的函数值并转到下一个点。

注意

当 Cache 设置为 On 时，模式搜索可能无法识别当前网格中可以改进目标函数的点，因为它位于缓存中某个点的指定容差范围内。因此，将 Cache 设置为 On 时，模式搜索可能比将 Cache 设置为 Off 时运行更多的迭代。通常，将容差的值保持非常小是一个好主意，尤其是对于高度非线性的目标函数而言。

注意

当并行运行求解器时，Cache 不起作用。

例如，将使用 patternsearch 和 Optimize 实时编辑器任务进行约束最小化中描述的问题设置如下：

  1. 在命令行输入以下内容：

    x0 = [2 1 0 9 1 0]';
Aineq = [-8 7 3 -4 9 0];
bineq = 7;
Aeq = [7 1 8 3 3 3; 5 0 -5 1 -5 8; -2 -6 7 1 1 9; 1 -1 2 -2 3 -3];
beq = [84 62 65 1];
H = [36 17 19 12  8 15; 
     17 33 18 11  7 14; 
     19 18 43 13  8 16;
     12 11 13 18  6 11; 
      8  7  8  6  9  8; 
     15 14 16 11  8 29];

f = [ 20 15 21 18 29 24 ]';
 
F = @(x)0.5*x'*H*x + f'*x;

  2. 创建选项来绘制最佳函数值和函数计算。因为问题有线性约束，所以使用 'GSSPositiveBasis2N' 轮询方法。关闭显示器。

    opts = optimoptions('patternsearch','PollMethod','GSSPositiveBasis2N',...
    'PlotFcn',{@psplotbestf,@psplotfuncount},'Display','none');

  3. 运行优化。

    [x,fval,exitflag,output] = patternsearch(F,x0,...
    Aineq,bineq,Aeq,beq,[],[],[],opts);

模式搜索完成后，图表如下图所示。

请注意，函数总数为 758。

现在，将 Cache 选项设置为 'On' 并再次运行示例。

opts.Cache = 'on';
[x2,fval2,exitflag2,output2] = patternsearch(F,x0,...
    Aineq,bineq,Aeq,beq,[],[],[],opts);

总函数数量减少至 734 个。

[output.funccount,output2.funccount]
ans =

   758   734

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