Passaggio di ulteriori argomenti tramite l'handle di funzione in Matlab

Question

Ho una funzione per ottimizzare, ad esempio Funzione, in Matlab. Questa funzione dipende dalle variabili (diciamo x) su cui voglio ottimizzare e da un parametro (ad esempio, Q) che non necessita di essere ottimizzato. Quindi, la funzione Funzione (x, Q). In altre parole, ho una matrice di valori per Q e voglio trovare valori x ottimali per ogni Q. Tuttavia, non riesco a trovare un modo come passare quei valori Q quando si utilizza l'handle di funzione @Function nella funzione di ottimizzazione.

Quindi, la mia domanda è come passare quei valori Q quando si utilizza l'handle di funzione nelle funzioni di ottimizzazione, ad esempio fmincon (@ Function, x0, A, b)?

Answer 1

Provare a utilizzare la funzione anonima:

x = cell(1, numel(Q)); 
for qi = 1:numel(Q) 
    x{qi} = fmincon(@(x) Function(x, Q(qi)), A, b); 
end 

Answer 2

Come descritto nella documentazione MATLAB, ci sono in realtà 3 soluzioni per questo problema:

1. funzioni anonime
   che è descritto nella Shai's answer di questo post.
2. Funzioni nidificate:
   in questo approccio, la funzione esterna accetta tutti gli argomenti e la funzione interna accetta solo i parametri che l'ottimizzazione ha su di essi.
   questo è un esempio tratto da MATLAB documentazione: function [x,fval] = runnested(a,b,c,x0) [x,fval] = fminunc(@nestedfun,x0); % Nested function that computes the objective function function y = nestedfun(x) y = (a - b*x(1)^2 + x(1)^4/3)*x(1)^2 + x(1)x(2) +... (-c + cx(2)^2)*x(2)^2; end end
3. variabili globali
   in questo approccio è necessario definire i parametri che sono necessari in funzione obiettivo come global in area di lavoro, e utilizzarli in funzione obiettivo con dichiarandoli come globale.
   qui è di nuovo un esempio da MATLAB documentazione:
   
   • Definizione funzione obiettivo: function y = globalfun(x) global a b c y = (a - b*x(1)^2 + x(1)^4/3)*x(1)^2 + x(1)x(2) + ... (-c + cx(2)^2)*x(2)^2; end
   • Optimization: global a b c; a = 4; b = 2.1; c = 4; % Assign parameter values x0 = [0.5,0.5]; [x,fval] = fminunc(@globalfun,x0)