Discussion :

[shaiHulud]

Bonjour,

Je dispose d'un ensemble de contraintes pour fmincon (A, Aeq, lb,ub, ...), y compris des contraintes non linéaires d'égalité et d'inégalité. Afin de trouver le min global, je génère plusieurs points initiaux puis appel fmincon.

Mon problème est: comment générer des points satisfaisant les contraintes. J'imagine qu'on a des méthodes efficaces pour A et Aeq, via des méthodes de projection conjuguées ou autres, mais c'est la partie non linéaires qui m'intéresse surtout.

Pour l'instant, j’agrège les contraintes linéaires et non linéaire dans une unique fonction [ce,ci]= nonlcon(), puis je cherche à minimiser phi= sum(ce.^2) + sum(ci). En général, ça marche (ie ca me trouve un point admissible), mais ça va souvent trouver le même point (car je minimise au lieu de m’arrêter des que la fonction phi est négative), alors que j'ai besoin de points les plus différents possible pour échapper aux extremums locaux du problème initial.

Puis-je dire à fminunc de s’arrêter des que l'objectif est négatif ? Voyez vous d'autres approches ? Pourquoi n'est-ce pas prévu par défaut dans le framework d'optimisation matlab ?

Merci d'avance

[le fab]

salut

c'est prévu ... dans la global optimization toolbox
c'est ca qui est génial avec matlab, c'est qu'il y a tjrs une toolbox à acheter

plus sérieusement, tu pose un bonne question, c'est vrai que c'est pas tjrs facile d’échapper aux minimums locaux avec fmincon

as tu regardé les outputfcn dans fminunc ?
tu doit pouvoir y mettre une condition de sortie dès que funval est negatif

fabien

[shaiHulud]

c'est ca qui est génial avec matlab, c'est qu'il y a tjrs une toolbox à acheter

ou à reprogrammer soit même ;-)

as tu regardé les outputfcn dans fminunc ?
tu doit pouvoir y mettre une condition de sortie dès que funval est negatif

Si tu parles de la structure output (4eme argout), je vois mal comment utiliser ces informations post-optimisation. Si encore il gardait un historique de la descente de gradient.. mais ce n'est pas le cas.

Je ne vois qu'une solution: checker dans une nonlcon la valeur de la fonction et lever une erreur + conserver les bonnes valeurs en persistant quand un point m'intéresse.

Il reste aussi la question des mauvaises performances en traitant les contraintes linéaires comme si elles ne l'étaient pas, et de comment la traiter autrement.

Merci pour les remarques !

[le fab]

non non, c'est une option à mettre via optimset

OutputFcn

Specify one or more user-defined functions that an optimization function calls at each iteration, either as a function handle or as a cell array of function handles. The default is none ([]). See Output Function.

d'ailleurs tu peux passer des info entre nonlcon et outputf avec des setappdata et getappdata
perso je n'ai jamais utilisé mais je me suis amusé avec les PlotFcns (même fonctionnement mais pour faire de l'affichage)

[shaiHulud]

Ah oui, pardon.

Ça a l'air bien, mais j'ai deux interrogations:
- Pourquoi la doc précise uniquement les solvers fminbnd, fminsearch,fzero pour cette option. Je peux pas l'utiliser avec fmincon ?
- As-t'on la garantie qu'elle est appelée une fois par itération, pas une seule fois de plus ou de moins (pour faire de la relaxation séquentielle) ?
EDIT: J'ai trouvé la doc à ce sujet, et pu testé avec fminunc/fmincon sans problème.
Merci !

Je laisse le post ouvert si quelqu'un a une autre approche au problème.

[le fab]

parce que la doc est mal faite !
en tout cas il est listé dans les options des pages d'aide pour fmincon et fminunc

sinon les essais que j'ai fait pour les plotfcn : oui, c'est bien appelé une fois par iteration, et une seule fois
maintenant j'avais eu un échange de mail avec seth Deland (Optimization Product Manager)
il n'a pas pu me garantir l'ordre d'appel, mais à priori c'est bien appelé APRES nonlcon

edit : on s'est croisé
n'hésites pas à enrichir toi aussi

[shaiHulud]

à priori c'est bien appelé APRES nonlcon

je n'avais même pas songé à ce problème. De toute facon, les vitesses de relaxation optimales sont asymptotiques et un n+1 à la place d'un n ne changera pas grand chose.

Quel est l'intérêt du flag 'interrupt' par rapport au 'iter' précédent ? Simplement éviter la mise à jour en connaissant les gradient etc à venir ?

Est-ce que les algo sous-jacents peuvent annuler des itérations ? Par exemple est-ce que je peux recevoir une itération qui sortirait des contraintes ?

[le fab]

comme t'as du le voir dans la doc :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
switch state
    case 'iter'
          % Make updates to plot or guis as needed
    case 'interrupt'
          % Probably no action here. Check conditions to see  
          % whether optimization should quit.
    case 'init'
          % Setup for plots or guis
    case 'done'
          % Cleanup of plots, guis, or final plot
otherwise
end

et

The algorithm is in some computationally expensive part of the iteration. In this state, the output function can interrupt the current iteration of the optimization. At this time, the values of x and optimValues are the same as at the last call to the output function in which state=='iter'.

mets un compteurs, peux être "interrupt" est appelé à chaque calcul de fval

Est-ce que les algo sous-jacents peuvent annuler des itérations ? Par exemple est-ce que je peux recevoir une itération qui sortirait des contraintes ?

je pense que non (d'après les essais que j'avais fait avec les plotfcn) mais ça reste à verifier (avec des setappdata/getappdata/disp ... )