scilab/modules/optimization/demos/icse/icsua.sci

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   9 function [co,u,g,itv,dtv,cof]=icsua(u,simu,nap,imp)
  10     // Computation of the optimal control with weighting of the initial control
  11     // and arithmetic weighting of the observations.
  12     // A scaling brings all the components of the control to 1.
  13     // The initially null componants stay null.
  14     // Only works if the lower bound is positive.
  15     // Weighting formula :
  16     // cof(i,j)=nex / (abs(ob(1,j,i)) + ... + abs(ob(nex,j,i)) )
  17     // Syntax
  18     // [co,u,g,itv,dtv,cof]=icsua(u,simu,nap,imp)
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  20     // input variables :
  21     // u(nu)     : initial parameters
  22     // nap       : maximum number of call to the simulator
  23     // imp       : debug value during optimization
  24     // output variables :
  25     // co            : final cost
  26     // u(nu)         : final parameters
  27     // g(nu)         : finale gradient
  28     // itv(nitv)     : work area (fortran integers)
  29     // dtv(ndtv)     : work area (fortran double precision)
  30     // cof(nob,ntob) : weighting coefficient of the cost
  31     // Use the macros icot and icob to extract the state
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  33     df0 = 1;
  34     if min(binf) <=0 then
  35         error("call to icsua with binf not strictly positive");
  36     end
  37     for i=1:nu
  38         u(1,i)=max( [binf(1,i),min([u(1,i),bsup(1,i)])] )
  39     end
  40     ech  = u;
  41     binf = binf./u;
  42     bsup = bsup./u;
  43     u    = ones(1,nu);
  44     ico  = 1;
  45     yob  = 0.d0*ones(nob,ntob);
  46     ob   = don;
  47     [cof] = fort("icscof",ico,1,"i",ntob,2,"i",nex,3,"i",...
  48     nob,4,"i",yob,5,"d",ob,6,"d","sort",[1,nob*ntob],7,"d");
  49     [co,u,g,itv,dtv] = icsegen(u,simu,nap,imp);
  50     u = ech.*u;
  51 endfunction