fmincon
背景中的代码生成
什么是代码生成?
代码生成指使用 MATLAB® Coder™ 将 MATLAB 代码转换为 C 代码。代码生成需要 MATLAB Coder 许可证。
通常,您使用代码生成在未运行 MATLAB 的硬件上部署代码。例如,您可以在机器人上部署代码,使用 fmincon
来优化移动或规划。
有关示例,请参阅为 fmincon 生成代码。有关其他优化求解器中的代码生成,请参阅为 fsolve 生成代码、为 lsqcurvefit 或 lsqnonlin 生成代码或为 quadprog 生成代码。
代码生成要求
fmincon
支持使用codegen
(MATLAB Coder) 函数或 MATLAB Coder 生成代码。您必须拥有 MATLAB Coder 许可证才能生成代码。目标硬件必须支持标准双精度浮点计算或标准单精度浮点计算。
代码生成目标与 MATLAB 求解器不使用相同的数学核心函数库。因此,代码生成解可能不同于求解器解,尤其是对于病态问题。
生成的所有代码必须为 MATLAB 代码。特别是,您不能将自定义黑盒函数用作
fmincon
的目标函数。您可以使用coder.ceval
计算用 C 或 C++ 编码的自定义函数。但是,自定义函数必须在 MATLAB 函数中调用。在生成代码时,
fmincon
不支持problem
参量。[x,fval] = fmincon(problem) % Not supported
您必须使用函数句柄(而不是字符串或字符名称)来指定目标函数和任何非线性约束函数。
x = fmincon(@fun,x0,A,b,Aeq,beq,lb,ub,@nonlcon) % Supported % Not supported: fmincon('fun',...) or fmincon("fun",...)
所有
fmincon
输入矩阵(如A
、Aeq
、lb
和ub
)都必须是满矩阵,而不能是稀疏矩阵。您可以使用full
函数将稀疏矩阵转换为满矩阵。lb
和ub
参量的条目数必须与x0
参量相同,或必须为空[]
。如果您的目标硬件不支持无限边界,请使用
optim.coder.infbound
。对于涉及嵌入式处理器的高级代码优化,您还需要 Embedded Coder® 许可证。
您必须包括适用于
fmincon
的选项,并使用optimoptions
指定这些选项。选项中必须包括Algorithm
并将其设置为'sqp'
或'sqp-legacy'
。options = optimoptions('fmincon','Algorithm','sqp'); [x,fval,exitflag] = fmincon(fun,x0,A,b,Aeq,beq,lb,ub,nonlcon,options);
代码生成支持以下选项:
Algorithm
- 必须为'sqp'
或'sqp-legacy'
。ConstraintTolerance
FiniteDifferenceStepSize
FiniteDifferenceType
MaxFunctionEvaluations
MaxIterations
ObjectiveLimit
OptimalityTolerance
ScaleProblem
SpecifyConstraintGradient
SpecifyObjectiveGradient
StepTolerance
TypicalX
生成的代码只会对选项进行有限的错误检查。更新选项的推荐方法是使用
optimoptions
,而不是圆点表示法。opts = optimoptions('fmincon','Algorithm','sqp'); opts = optimoptions(opts,'MaxIterations',1e4); % Recommended opts.MaxIterations = 1e4; % Not recommended
不要从文件中加载选项。否则会导致代码生成失败。请在代码中创建选项。
通常,如果您指定了不受支持的选项,在代码生成过程中会以静默方式忽略该选项。但是,如果使用圆点表示法指定绘图函数或输出函数,代码生成可能引发错误。为确保可靠性,请仅指定支持的选项。
由于不支持输出函数和绘图函数,
fmincon
不会返回退出标志 –1。为
fmincon
生成的代码中返回的output
结构体不包含bestfeasible
字段。
单精度代码生成
要为单精度浮点硬件生成代码,请遵循以下规范。
确保
fmincon
调用中的所有参数都具有单精度值。这包括所有空值和无限值。例如,如果您在三维问题中的边界是lb = [0,-Inf,0]
和ub = [1,100,Inf]
,请按以下方式设置参数。lb = [single(0),-optim.coder.infbound("single"),single(0)]; ub = [single([1,100]),optim.coder.infbound("single")];
请确保传递给
fmincon
的所有空参量均为单精度值。例如,Aeq = single([]); % Or single.empty beq = single([]); % Or single.empty
确保所有非线性函数(目标函数和约束函数)返回单精度类型值。例如,
function f = objfun(x) % Must be able to accept x as single. % Computations must also produce a single or be cast expx = x.^2 + exp(x); % Produces a single f = cast(foo(expx),'like',x); % foo is unknown, so cast to single end function [c,ceq] = nonlcon(x) ceq = single.empty; c = exp(-exp(-x)) - single(1/2); % Produces a single end
生成的代码不是多线程的
默认情况下,在 MATLAB 环境之外使用的生成代码使用非多线程的线性代数库。因此,此类代码的运行速度可能比 MATLAB 环境中的代码慢得多。
如果您的目标硬件有多个核,您可以通过使用自定义的多线程 LAPACK 和 BLAS 库来获得更好的性能。要将这些库合并到您的生成代码中,请参阅Speed Up Linear Algebra in Generated Standalone Code by Using LAPACK Calls (MATLAB Coder)。
另请参阅
fmincon
| codegen
(MATLAB Coder) | optimoptions
| optim.coder.infbound