Referência da Template de Classe Optimization< UsedType >

Classe abstrata que tratam todos os métodos de otimização de sistemas. Mais...

#include <optimization.h>

Diagrama de colaboração para Optimization< UsedType >:

Métodos Públicos
	Optimization ()
	Construtor padrão da biblioteca de otimização. Mais...
Matrix< UsedType >	getOptimizatedVariable ()
Matrix< UsedType >	getRestrictionEqualityr ()
Matrix< UsedType >	getRestrictionR ()
void	AddRestrictionsEquality (Matrix< UsedType > A, Matrix< UsedType > B)
void	AddRestrictionsInequality (Matrix< UsedType > A, Matrix< UsedType > B, bool isRigth)
void	setRestrictionsEquality (Matrix< UsedType > A, Matrix< UsedType > B)
void	setRestrictionsInequality (Matrix< UsedType > A, Matrix< UsedType > B, bool isRigth)
virtual void	Optimize ()=0

Atributos Protegidos
Matrix< UsedType >	OptimizatedVariable
Matrix< UsedType >	RestrictionR
Matrix< UsedType >	RestrictionEqualityr
Model< UsedType > *	model

Descrição Detalhada

template<class UsedType>
class Optimization< UsedType >

Classe abstrata que tratam todos os métodos de otimização de sistemas.

O objetivo principal dessa classe é ser uma abstração para tratar e otimizar modelos matemáticos (redes neurais, arx, armax, carima, espaço de estados, função de transferência, fuzzy, e etc.). A funcionalidade desta classe é inquestionável quando percebemos que precisamos obter uma solução otimizada para os sistemas lineares e não lineares dos modelos. Por isso, ter uma classe que integre e abstraia essas funcionalidades facilitará a implementação e, também, a desacoplará.

Parâmetros

OptimizatedVariable	Matrix com a solução otimizada do modelo dado.
RestrictionR	As restrições do sistema estão escritas na forma . A partir desta forma RestrictionR é a variável da equação.
RestrictionEqualityr	As restrições do sistema estão escritas na forma . A partir desta forma RestrictionEqualityr é a variável da equação.
model	é o modelo abstrato matemático, onde as matrizes de otimização são montadas.

Definição na linha 21 do arquivo optimization.h.

Construtores & Destrutores

template<class UsedType>

Optimization< UsedType >::Optimization

(

)

Construtor padrão da biblioteca de otimização.

O construtor padrão da biblioteca de otimização permite que um objeto do tipo Optimization seja construído. O objetivo da otimização é encontar o valor dos coeficientes dos modelos matemáticos quando estes estão sujeitos a restrições. Dependendo da furmulação matemática também é possível encontrar, por exemplo, o sinal de entrada u (que pode significar a aplicação de uma força a um sistema físico) necessário para se ter o melhor desempenho sob certas limitações.

:

#include "src/simulationLibs/statespace.h"
#include "src/simulationLibs/arx.h"
#include "src/optimizationLibs/optimization.h"
#include "src/optimizationLibs/leastsquare.h"

int main(int argc, char *argv)
{
    Matrix<double> A,B,C,D,u;
    A = "-2,-1;1,0";
    B = "0;1";  C = "0,1";  D = "0";
    u = "1,2,3,-1,-3,8,8,8,1,1,1,1,1";
    StateSpace<double> SS(A,B,C,D);

    ARX<double> gz(2,2);
    gz.setLinearModel(~u,~SS.sim(u));
    Optimization<double> *LS = new LeastSquare<double>(&gz);
    LS->Optimize();
    LS->getOptimizatedVariable().print();
    return 0;
}

Resultado:

-1.810
 0.819
 0.100
-0.082

Ex2:

#include "src/simulationLibs/statespace.h"
#include "src/simulationLibs/arx.h"
#include "src/optimizationLibs/optimization.h"
#include "src/optimizationLibs/leastsquare.h"
#include "src/optimizationLibs/pso.h"

int main(int argc, char *argv)
{
    Matrix<double> u, syspar;

    u = "1,1,1,1,1,1,1,1,1,1";
    syspar = "-1.809674836071920;0.818730753077982;0.004678840160444;0.004377076845618";

    Model<double> *gz = new ARX<double>(2,2);
    gz->setModelCoef(syspar);
    gz->sim(~u).print();
    gz->setIO(~u,gz->sim(~u));
    Optimization<double> *P = new PSO<double>(gz,4,20,2000);
    P->Optimize();
    P->getOptimizatedVariable().print();

    Model<double> *gz2 = new ARX<double>(2,2);
    gz2->setModelCoef(~P->getOptimizatedVariable());
    (gz->getOutputMatrix()|gz2->sim(~u)).print();
    return 0;
}

Resultado Possível:

0.000
0.005
0.018
0.037
0.062
0.090
0.122
0.156
0.191
0.228

-0.078  -0.689  -0.061  0.133

0.000  0.000
0.005 -0.061
0.018  0.067
0.037  0.035
0.062  0.121
0.090  0.106
0.122  0.164
0.156  0.158
0.191  0.197
0.228  0.196

Ex3:

//O exemplo a ser colocado aqui será o de RLS
(mínimos quadrados recursivo)

Resultado Possível:

Ver também:

Veja também

print();

Métodos

template<class UsedType>

void Optimization< UsedType >::AddRestrictionsEquality	(	Matrix< UsedType >	A,
		Matrix< UsedType >	B
	)

template<class UsedType>

void Optimization< UsedType >::AddRestrictionsInequality	(	Matrix< UsedType >	A,
		Matrix< UsedType >	B,
		bool	isRigth
	)

template<class UsedType>

Matrix<UsedType> Optimization< UsedType >::getOptimizatedVariable

(

)

template<class UsedType>

Matrix<UsedType> Optimization< UsedType >::getRestrictionEqualityr

(

)

template<class UsedType>

Matrix<UsedType> Optimization< UsedType >::getRestrictionR

(

)

template<class UsedType>

virtual void Optimization< UsedType >::Optimize ( )

pure virtual

template<class UsedType>

void Optimization< UsedType >::setRestrictionsEquality	(	Matrix< UsedType >	A,
		Matrix< UsedType >	B
	)

template<class UsedType>

void Optimization< UsedType >::setRestrictionsInequality	(	Matrix< UsedType >	A,
		Matrix< UsedType >	B,
		bool	isRigth
	)

Atributos

template<class UsedType>

Model<UsedType>* Optimization< UsedType >::model

protected

Definição na linha 25 do arquivo optimization.h.

template<class UsedType>

Matrix<UsedType> Optimization< UsedType >::OptimizatedVariable

protected

Definição na linha 24 do arquivo optimization.h.

template<class UsedType>

Matrix<UsedType> Optimization< UsedType >::RestrictionEqualityr

protected

Definição na linha 24 do arquivo optimization.h.

template<class UsedType>

Matrix<UsedType> Optimization< UsedType >::RestrictionR

protected

Definição na linha 24 do arquivo optimization.h.

---

A documentação para esta classe foi gerada a partir do seguinte arquivo:

• SistemasdeControle/src/optimizationLibs/optimization.h