条件语句使用优化变量怎么办?

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神经网络 2021年5月4日

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//www.tianjin-qmedu.com/matlabcentral/answers/820880-how-to-do-conditional-statements-using-optimisation-variables

评论道: 沃尔特·罗伯森 2021年8月21日

答:接受沃尔特·罗伯森

嗨,我可以使用优化变量执行逻辑比较吗?

我试过下面这个代码优化使用PbattV优化变量,但错误:

                          成本=科斯塔。* (PbattV < = 200) + Costb。* (PbattV > = 200);
                         
                          P1成本= dt *的* PbattV;
                         
                          P2成本= dt *的* PbattV;
                         
                          P = P1-P2;
                         
                          概率。ObjectiveSense =“最小化”;
                         
                          概率。目标= P;

运行时发生一个错误造成的模拟和仿真终止:*请帮助如果你有任何的建议

基本上我需要检查如果Pbatt是积极的还是消极的,因此我不得不选择成本和使用目标函数;

接受的答案

沃尔特·罗伯森 2021年5月4日

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//www.tianjin-qmedu.com/matlabcentral/answers/820880-how-to-do-conditional-statements-using-optimisation-variables answer_691220

成本=科斯塔。* (PbattV < = 200) + Costb。* (PbattV > = 200);

优化变量不能被转换为逻辑值。唯一一次可以比较一个优化变量的值构造一个约束。

放弃尝试代码的比较运算符: 不成功。

如果有一个解决方案,那么它将涉及使用数学技巧如sqrt (x ^ 2) / x的迹象(x)

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神经网络 2021年8月18日

编辑:沃尔特·罗伯森 2021年8月18日

请参见以下代码:它返回的值是0,我期待的500年e3和输出 Pbattups 。请建议。

                                   函数[Pd, Pbattups Ebattups] = battSolarOptimizetrial3 (N, dt, Ppv、Pload Einit,成本,FinalWeight, upsbatteryMinMax)
                                  
                                   概率= optimproblem;
                                  
                                   %决策变量
                                  
                                   刚才= optimvar (“刚才”N);
                                  
                                   PbattupsV = optimvar (“PbattupsV”N下界的0,“UpperBound”500年e3);
                                  
                                   EbattupsV = optimvar (“EbattupsV”N下界的upsbatteryMinMax.Emin,“UpperBound”,upsbatteryMinMax.Emax);
                                  
                                   %的利润最大化的使用电池和光伏
                                  
                                   概率。ObjectiveSense =“最小化”;
                                  
                                   %概率。目标= var1 dt * DayaheadCost ' * Ppv-FinalWeight * EbattupsV (N) -FinalWeight * Ebatt1V (N) -FinalWeight * Ebatt2V (N);
                                  
                                   概率。目标成本= dt * * PbattupsV - dt *成本的* Ppv-FinalWeight * EbattupsV (N);
                                  
                                   %电力输入/输出电池
                                  
                                   prob.Constraints。energyBalance = optimconstr (N);
                                  
                                   prob.Constraints.energyBalance (1) = EbattupsV (1) = = Einit;
                                  
                                   prob.Constraints.energyBalance (2: N) = EbattupsV (2: N) = = EbattupsV (1: N - 1) - PbattupsV (1: N - 1) * dt
                                  
                                   从光伏%满足电力负荷与权力,网格和电池
                                  
                                   prob.Constraints。Ppv loadBalance = +刚才+ PbattupsV = = Pload;
                                  
                                   % prob.Constraints。battpower = PbattupsV < = 500年e3;
                                  
                                   %解决线性规划
                                  
                                   选择= optimoptions (prob.optimoptions,“显示”,“没有”);
                                  
                                   (价值观、~ exitflag) =解决(概率,“选项”、选择);
                                  
                                   %解析optmization结果
                                  
                                   如果exitflag < = 0
                                  
                                   Pd = 0 (N, 1);
                                  
                                   Pbattups = 0 (N, 1);
                                  
                                   Ebattups = 0 (N, 1);
                                  
                                   其他的
                                  
                                   Pd = values.PdV;
                                  
                                   Pbattups = values.PbattupsV;
                                  
                                   Ebattups = values.EbattupsV;
                                  
                                   结束

沃尔特·罗伯森 2021年8月19日

不,那是不可能的。它将永远是可能的。

MATLAB目前不支持一个优化变量的符号()。万博1manbetx这是一个产品限制在当前的版本中。我不知道任何原因标志()无法实现的未来,它可能需要工作,但是我认为这是可以做到的——它不是太不同了一些方法从支持Pbatt万博1manbetxupsV ^ 2 / PbattupsV (abs (PbattupsV) PbattupsV = = 0时除外)

的方式建立一个基于问题的优化工作,创建优化变量创建一个特殊的类的变量,和算术运算(及相关操作)类的变量记录一个“历史”的操作要求进行,但是没有计算实际值。当你最终调用解决(),优化器分析操作对象的历史和有效地生成代码和数据结构,给出数值参数,进行这些操作;然后问一个优化等功能fmincon执行生成的代码与生成的数据(如生成一个Aeq beq矩阵)。基于问题的优化不扩展的可以做什么样的优化:基于问题的优化是一种方便人们用它创建先进系统自动生成调用现有的优化功能。

当你创建一个基于问题的优化,可以似你调用一个用户定义的函数代码。会发生什么当你是用户定义的函数被调用时传入的优化变量,就像之前所请求的数学操作的历史记录。函数实际上不会被称为数字参数:MATLAB相反会有效地提取公式所实现的功能。

认为系统有许多相似之处使用象征性的符号工具箱通过变量:您可以轻松

信谊x

y = my_function (x)

y =

函数y = my_function (x)

y = x ^ 2 / (cos (x) + sin (x))

结束

当你做什么,每一步的符号工具箱都是记录历史的请求的行动;在这个例子中,my_function 不将会调用一个数字x,它只会被称为一个象征性的x,这叶子的要求计算和记录是调用函数的结果;结果是不计算值在一个特定的数字x。

因此,优化变量,您可以调用你自己的函数。这本身不是一个问题。然而,就像在你的主要行代码,你怎么处理函数内的变量被限制操作,MATLAB知道如何计算的历史记录,以及不被要求做任何决定,基于特定的输入值。

现在你提出

                                   函数价格(成本)= (LBMPCost利润,Pbattups)
                                  
                                   如果Pbattups > 0

Pbattups在哪一个优化变量。这可以通过咨询处理请求的记录计算的Pbattups吗?没有——或者至少不是很经常。例如如果Pbattups的下限是100然后假设MATLAB可以证明Pbattups > 0都是真的…但不是一般。但是, 如果声明要求计算(Pbattups > 0)是一个逻辑可决定的真或假为了MATLAB能够知道是否执行的主体如果与否。优化系统不能的过程, 如果 / elseif 在某种条件构造在将来的某个时候当实际数值请求的操作。

…并且记住,Pbattups N个变量是一个矢量。假设,计算被记录的历史需要一个测试吗所有元素Pbattups大于0,或者应该是程序中的元素基础上,做的主体部分Pbattups大于0,做部分的elseif Pbattups不大于0,但小于0,等等?当然,可能也许有可能建立在结构处理记录的历史条件计算……但这是永远不会发生的基于自动转换如果 / elseif 构造。这将是一个不同的构造……类似于符号工具箱分段()操作。

我写道,我想早些时候签署()在未来可以实现。但它不会简单——出于同样的原因,abs()不会是简单的,和同样的理由,分段()不会是简单的:

麻烦在于,所有支持的优化,使用的数学要求可微分表达式。万博1manbetx具体问题具体分析优化自动寻找衍生品,为了构建梯度。但是…abs()和()和分段标志()没有连续的衍生品。所以,虽然我说我认为优化可以被扩展来处理信号(),这将是一个大量的工作,为优化器必须重写以处理不连续的衍生品。

回顾一下:

基于问题的优化是不会处理如果或 elseif 。如果它是曾经扩展到处理 (标志) 那么就需要一个公平为Mathworks工作。

沃尔特·罗伯森 2021年8月21日

当你有不连续的衍生品,MATLAB支持的选择是:万博1manbetx

ga ()
patternsearch ()
particleswarm ()
surrogateopt ()//www.tianjin-qmedu.com/help/gads/surrogateopt.html
simulannealbnd ()//www.tianjin-qmedu.com/help/gads/simulannealbnd.html

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