主要内容

恢复

恢复贝叶斯优化

在页面中崩溃

句法

newResults =简历（结果，名称，值）

描述

例子

newresults=简历（结果，，，，名称，价值）恢复产生的优化结果有一个或多个指定的其他选项名称，价值pair arguments.

例子

全部收缩

Open Script

此示例显示了如何恢复贝叶斯优化。优化是针对称为Rosenbrock函数的确定性函数，这是非线性优化的众所周知的测试用例。该函数的全局最低值为0在这一点[1,1]。

创建两个真正的变量-5and5。

x1 = optimizableVariable('x1'，[-5,5]）;x2 = emptimizableVariable（'x2'，[-5,5]）;vars = [x1，x2];

创建目标函数。

功能f = rosenbrocks（x）f = 100*（x.x2 -x.x1^2）^2 +（1 -x.x1）^2;
fun = @rosenbrocks;

对于可重复性，请设置随机种子，然后将采集功能设置为“预期改造加”在优化中。

RNG默认结果= bayesopt（娱乐，vars，“冗长”，0，...“ AccelitionFunctionName”，，，，“预期改造加”）；

查看找到的最佳点和最佳的建模目标。

results.xatminobigntive结果
ANS = 1x2表X1 X2 ______ ______ 1.5256 2.3109 ANS = -16.1075

最好的点在某种程度上接近最佳，但是功能模型不准确。恢复30点的优化（总共60点），这次告诉优化器，目标函数是确定性的。

newResults =简历（结果，'iSobjectiveDeterministic'，真的，“ MaxObjectiveEvaluations”，30）;newResults.xatminobigntive newResults.minestimatedobjective
ANS = 1x2表X1 X2 ______ ______ 1.0077 1.0144 ANS = 0.0014

这目的ive function model is much closer to the true function this time. The best point is closer to the true optimum.

输入参数

全部收缩

贝叶斯优化结果，指定为BayesianOptimization目的。

名称值参数

Specify optional pairs of arguments asname1 = value1，...，namen = valuen， 在哪里姓名是参数名称和Value是相应的值。名称值参数必须在其他参数之后出现，但是对的顺序并不重要。

在R2021a之前，请使用逗号分隔每个名称和值，并附上姓名用引号。

例子：简历（结果，“ MaxobigntiveEvaluations”，60）

You can use any name-value pair accepted by贝叶斯除那些以开始最初的。看到贝叶斯输入参数。

笔记

这MaxObjectiveEvaluationsandMaxTime名称值对的平均值额外的时间或评估，高于存储在结果。因此，例如，评估的默认数量是30in addition to the original specification.

此外，您可以使用以下名称值对。

修改变量，，，，specified as an优化视价目的。

你可以改变只有以下属性variable in an optimization.

  • 范围of real or integer variables. For example,

    xvar = optimizableVariable('X'，[-10,10]）;％修改范围：xvar.Range = [1,5];

  • 类型之间'integer'and'真实的'。例如，

    xvar.type ='integer';

  • 转换真实或整数变量之间'日志'and'没有任何'。例如，

    xvar.transform ='日志';

输出参数

全部收缩

优化结果，返回BayesianOptimization目的。

版本历史记录

在R2016b中引入

也可以看看

|