Verfasst am: 25.01.2008, 14:19
Titel: Optimization: Fehlermeldung bei fmincon
Hallo,
ich möchte gerne eine Funktion minimieren. Die Funktion hängt von mehreren Parametern ab und gibt ein scalar zurück. Da es Randbedingungen für die einzelnen Parameter gibt, verwende ich fmincon. Min Funktionsaufruf sieht folgender Maßen aus:
Nach genau 11 Aufrufen von get_difference kommt folgende Fehlermeldung:
Optimization terminated: first-order optimality measure less than options.TolFun
and maximum constraint violation is less than options.TolCon.
Active inequalities (to within options.TolCon = 1e-006):
lower upper ineqlin ineqnonlin
2
3
Kann mir da jemand helfen?
Es muss bestimmt etwas mit optimset eingestellt werden, aber was?
Ausprobieren geht nicht, da ein Aufruf von get_differences ca 1 Minute dauert. Das würde mehrere Tage dauern.
Du könntest options.TolCon auf einen kleineren Wert als 1e-6 setzen.
Ich verwende dazu immer den Befehl fmincon, kenne mich aber mit der Bedeutung der einzelnen Optionen nicht so sehr aus. Da weiss bijick besser bescheid, bzw. such mal nach alten threads über optimierung
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Leider habe ich daheim zwar Internet aber kein Matlab - daher sind alle Syntaxbeispiele circa Angaben.....
das was Du da bekommst, ist keine Fehlermeldung, sondern eine Erfolgsmeldung! Die Optimierung wurde beendet, weil die Norm des Gradienten der Lagrangefunktion (ein Maß für Optimalität) kleiner als die vorgegebene Schranke (options.TolFun) war und die Schranken lb und ub im Rahmen der vorgegebenen Genauigkeit (options.TolCon) eingehalten wurden.
Aktive Ungleichungen meint diejenigen Nebenbedingungen, die im Punkt der gefundenen Lösung mit Gleichheit erfüllt sind. Die 2 und 3 bei lower bedeuten, dass die zweite und dritte Variable den Wert der unteren Schranke lb haben.
Wenn Dir das Ergebnis trotzdem nicht optimal vorkommt, kannst Du so vorgehen, wie Michaela beschrieben hat. Auch options.TolCon kann auf diese Weise verändert werden, wenn die Einhaltung der Schranken nicht genau genug ist. Um besser zu sehen, was bei der Optimierung vorgeht, kann man auch folgendes setzen:
Für manche Anwendung sind sogar noch kleinere Toleranzen (z.B. 1e-10) sinnvoll. Das hängt ganz von Deiner Zielfunktion ab.
Herzliche Grüße
bijick
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