非光滑函数的光滑表示
为了求解原本不顺利的问题,有时可以添加辅助变量。例如,
f(x) = max(g(x),h(x))
即使 g(x) 和 h(x) 是平滑函数,也可能是非平滑函数,如以下函数所示。
f(x) 在点 x = π/4 和 x = 5π/4 处是非平滑的。
这种缺乏平滑度的情况会给 Optimization Toolbox™ 求解器带来问题,所有求解器都假设目标函数和非线性约束函数是连续可微的。所以,如果您尝试求解
x = mint(f(t)) 从点 x0
= 1 开始,
您不会获得退出标志 1,因为该解在局部最小点 x = π/4 处不可微。
fun1 = @sin; fun2 = @cos; fun = @(x)max(fun1(x),fun2(x)); [x1,fval1,eflag1] = fminunc(fun,1)
Local minimum possible. fminunc stopped because it cannot decrease the objective function along the current search direction. <stopping criteria details> x1 = 0.7854 fval1 = 0.7071 eflag1 = 5
有时,您可以使用辅助变量将非光滑问题转变为光滑问题。对于前面的示例,考虑具有平滑约束的辅助变量 y
考虑优化问题,受这些约束的影响,
得到的解 x
, y
就是原问题的解
这个表示采用基于问题的方法。
myvar = optimvar("myvar"); auxvar = optimvar("auxvar"); smprob = optimproblem("Objective",auxvar); smprob.Constraints.cons1 = auxvar >= sin(myvar); smprob.Constraints.cons2 = auxvar >= cos(myvar); x0.myvar = 1; x0.auxvar = 1; [sol2,fval2,eflag2] = solve(smprob,x0)
Solving problem using fmincon. Local minimum found that satisfies the constraints. Optimization completed because the objective function is non-decreasing in feasible directions, to within the value of the optimality tolerance, and constraints are satisfied to within the value of the constraint tolerance. sol2 = struct with fields: auxvar: 0.7071 myvar: 0.7854 fval2 = 0.7071 eflag2 = OptimalSolution
fminimax
函数的表示也基于此概念;请参阅 目标达成方法。