基于并行计算的快速响应优化&MATLAB和Simulink万博1manbetx - 万博1manbetx,s manbetx 845,万博尤文图斯

利用并行计算加速响应优化

何时使用并行计算进行响应优化

你可以用万博1manbetx^®设计优化™带并行计算工具箱的软件™ 软件加速Simulink模型的响应优化。在下列情况下，使用并行计算可以减少模型优化时间：万博1manbetx

该模型包含大量调谐参数，并且所述梯度下降选择方法进行优化。
这个模式搜索选择方法进行优化。
该模型包含大量不确定参数和不确定参数值。
模型复杂，仿真时间长。

当你使用并行计算时，软件会分发独立的模拟，以便在多个MATLAB上并行运行^®会话，也称为工人. 由于模拟模型所需的时间占总优化时间的主要部分，因此分发模拟大大缩短了优化时间。

有关软件如何分配模拟和预期加速的信息，请参见如何并行计算加快了优化.

有关配置您的系统，并使用并行计算的信息，请参阅使用并行计算响应优化.

如何并行计算加快了优化

您可以使用梯度下降和模式搜索优化方法。当启用并行计算时，软件会在多个MATLAB会话的优化过程中分发独立的模拟。以下部分描述了哪些仿真是分布式的，以及使用并行计算的潜在加速。

梯度下降法并行计算

当您选择梯度下降作为优化的方法，该模型是在以下的计算模拟：

约束和目标值计算-每次迭代一次模拟
约束和目标梯度计算-每次迭代对每个调谐参数进行两次模拟
线搜索计算 - 每次迭代多个模拟

总的时间， $T型 t型 o型 t型一一$ ，采取每次迭代来执行这些模拟由以下等式给出：

$T型 t型 o型 t型一一 = T型 + (N个第页 \times 2个 \times T型) + (N个一 s公司 \times T型) = T型 \times (1个 + (2个 \times N个第页) + N个一 s公司)$

哪里 $T型$ 是模拟模型所用的时间，假设所有模拟都相等， $N个第页$ 是调谐参数的数目，并且 $N个一 s公司$ 是行搜索数。 $N个一 s公司$ 很难估计，通常假设它等于1、2或3。

使用并行计算时，软件会分发约束和目标渐变计算所需的模拟。并行执行梯度计算时每次迭代所用的模拟时间， $T型 t型 o型 t型一一第页$ ，近似由以下方程式给出：

$T型 t型 o型 t型一一第页 = T型 + (c类 e类我一 (\frac{N个第页}{N个西}) \times 2个 \times T型) + (N个一 s公司 \times T型) = T型 \times (1个 + 2个 \times c类 e类我一 (\frac{N个第页}{N个西}) + N个一 s公司)$

哪里 $N个西$ 是MATLAB工作人员的数量。

注意

该方程不包括与在远程MATLAB工作人员上配置用于并行计算和加载Simulink软件的系统相关的时间开销。万博1manbetx

总优化时间的预期加速由以下方程式给出：

$\frac{T型 t型 o型 t型一一第页}{T型 t型 o型 t型一一} = \frac{1个 + 2个 \times c类 e类我一 (\frac{N个第页}{N个西}) + N个一 s公司}{1个 + (2个 \times N个第页) + N个一 s公司}$

例如，对于具有N个_第页= 3,N个_西= 4和N个_LS= 3，预期加速等号 $\frac{1个 + 2个 \times c类 e类我一 (\frac{三}{4个}) + 三}{1个 + (2个 \times 三) + 三} = 0.6$ .

例如，使用梯度下降方法见提高优化性能使用并行计算.

模式搜索法并行计算

这个模式搜索优化方法利用搜索和调查组创建，并在每一步优化迭代计算一组候选解决方案。万博尤文图斯

总的时间， $T型 t型 o型 t型一一$ ，采取每次迭代来执行这些模拟，由下面的等式给出：

$T型 t型 o型 t型一一 = (T型 \times N个第页 \times N个 s公司 s公司) + (T型 \times N个第页 \times N个第页 s公司) = T型 \times N个第页 \times (N个 s公司 s公司 + N个第页 s公司)$

哪里 $T型$ 是模拟模型所用的时间，假设所有模拟都相等， $N个第页$ 是调谐参数的数量， $N个 s公司 s公司$ 是搜索集大小的一个因素，并且 $N个第页 s公司$ 是投票集大小的一个因素。 $N个 s公司 s公司$ 和 $N个第页 s公司$ 通常与 $N个第页$ .

当你使用并行计算时，万博1manbetxSimulink设计优化软件分发搜索和投票集计算所需的模拟，这些模拟在单独的帕弗循环。并行计算搜索集和轮询集时每次迭代所用的模拟时间， $T型 t型 o型 t型一一第页$ 中，通过以下等式给出：

$\begin{matrix} T型 t型 o型 t型一一第页 = (T型 \times c类 e类我一 (N个第页 \times \frac{N个 s公司 s公司}{N个西})) + (T型 \times c类 e类我一 (N个第页 \times \frac{N个第页 s公司}{N个西})) \\ = T型 \times (c类 e类我一 (N个第页 \times \frac{N个 s公司 s公司}{N个西}) + c类 e类我一 (N个第页 \times \frac{N个第页 s公司}{N个西})) \end{matrix}$

哪里 $N个西$ 是MATLAB工作人员的数量。

注意

该方程不包括与在远程MATLAB工作人员上配置用于并行计算和加载Simulink软件的系统相关的时间开销。万博1manbetx

预期加快总优化时间由下式给出：

$\frac{T型 t型 o型 t型一一第页}{T型 t型 o型 t型一一} = \frac{c类 e类我一 (N个第页 \times \frac{N个 s公司 s公司}{N个西}) + c类 e类我一 (N个第页 \times \frac{N个第页 s公司}{N个西})}{N个第页 \times (N个 s公司 s公司 + N个第页 s公司)}$

例如，对于具有N个_第页= 3,N个_西= 4,N个_党卫军=15个和N个_聚苯乙烯= 2，预期加速等号 $\frac{c类 e类我一 (三 \times \frac{15个}{4个}) + c类 e类我一 (三 \times \frac{2个}{4个})}{三 \times (15个 + 2个)} = 0.27分$ .

注意

使用模式搜索方法与并行计算可以不加快优化时间。要了解更多信息，请参阅为什么我看不到使用并行计算时所期望的优化速度？

例如，使用模式搜索方法见提高优化性能使用并行计算.

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何时使用并行计算进行响应优化

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梯度下降法并行计算

注意

模式搜索法并行计算

注意

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