我自己的理解导致了一种不同的方法从这些答案这个查询。更正式的和适当的编程方法这一问题,我建议以下这些以前的方法给出的答案。
然而,如果你是
只是
感兴趣的询问和了解正在发生的事情在你的模型中,优化器是如何发展的,你就可以轻松的使用一个简单的审讯全局变量来帮助你这样做。是简单的后删除这段代码不影响生成的代码。
在顶级m脚本调用优化器,声明一个全局变量,说“variable_tracking_array”。在你的目标函数(优化器调用的函数来评估其性能)重新定义全局变量一样。然后分配任何您希望监视变量的函数每次调用的函数。
此外,如果你想要它们堆数组中可以看到整个变量值的顺序计算,简单地定义一个持久变量,说“n_calls”你的目标函数,并增加每次调用函数,并使用它作为索引指定的行(或列)你希望当前的变量集到已经在全球范围内定义的变量数组。
如果你愿意,你可以补充这些数据的信息可以从指定的选项显示迭代信息优化器,在这种情况下,你会得到一个相当完整的进步和优化器的“思考”,是它的工作。
调查快乐!
的例子。
在
主要调用脚本
你的优化器从哪里,如。mainscript.m……
全球variable_tracking_array;% <——创造一个全球跟踪数据
variable_tracking_array = 0 (1000 3);% <——这种情况下我们追踪3变量
在你的
objective_function。m脚本
优化器调用使用@objective_function
以下附近函数中变量声明的开始……
持续的n_calls;% < -这将每次递增函数被调用
如果isempty (n_calls)
n_calls = 0;
结束
全球variable_tracking_array;% < -这是你可以看到全局变量
在相同的
objective_function。m脚本
附近的功能,退出之前,把下面的……
n_calls = n_calls + 1;% <增量每次objective_function完成
variable_tracking_array (n_calls, 1) = variable_1;% < -你可以供应任何局部变量的名字,不仅variable_1: -)
variable_tracking_array (n_calls, 2) = variable_2;
variable_tracking_array (n_calls, 3) = variable_3;
