GRADS – Gradientní optimalizace

Symbol blokuPotřebná licence: ADVANCED
PIC

Popis funkce
Blok GRADS umožňuje provádět jednodimenzionální minimalizaci funkce f(x,v) gradientní metodou, kde x xmin,xmax je optimalizační proměnná a y je libovolná vektorová proměnná. Předpokládá se, že pro daný výstup x v kroku k je hodnota funkce f(x,v) vyčíslena na vstupu f v kroku (k + n). To značí, že jednotlivé iterace gradientní metody jsou prováděny s periodou n TS, kde TS je perioda spouštění bloku GRADS. Délka kroku gradientní metody je určována podle vztahu

grad = fi fi1 dxi1 dxi = gamma grad,

kde k značí číslo iterace. Je-li krok (dx)i < dmin nebo (dx)i > dmax, potom je příslušně omezen.

Vstupy

f

Hodnota minimalizované funkce f(.) v bodě x

double

x0

Startovní bod optimalizace

double

START

Spouštěcí signál (reaguje na náběžnou hranu)

bool

BRK

Signál pro předčasné přerušení

bool

Výstupy

x

Aktuální hodnota optimalizované proměnné x

double

xopt

Výsledná optimální hodnota proměnné x

double

fopt

Výsledná optimální hodnota funkce f(x,v)

double

BSY

Indikátor probíhající optimalizace

bool

iter

Číslo aktuální iterace

long

E

Příznak chyby

bool

iE

Kód chyby

long

1 ....

x < xmin,xmax >

2 ....

x = xmin nebo x = xmax

Parametry

xmin

Dolní mez přípustného intervalu optimální proměnné x

double

xmax

Horní mez přípustného intervalu optimální proměnné x  10.0

double

gamma

Koeficient gradientní metody určující velikost kroku  0.3

double

d0

Počáteční krok gradientní metody  0.05

double

dmin

Minimální krok gradientní metody  0.01

double

dmax

Maximální krok gradientní metody  1.0

double

n

Perioda jedné iterace (v periodách vzorkování bloku TS)  100

long

itermax

Maximální počet iterací před ukončením  20

long