TP-optimisation-numerique-2/test/tester_regions_de_confiance.jl
2021-12-17 17:12:31 +01:00

161 lines
7.6 KiB
Julia
Executable file

@doc doc"""
Tester l'algorithme des régions de confiance
# Entrées :
* affichage : (Bool) affichage ou non des résultats de chaque test
# les cas de test (dans l'ordre)
* avec Cauchy :
- fct 1 : x011,x012
- fct 2 : x021,x022,x023
* avec gct :
- fct 1 : x011,x012
- fct 2 : x021,x022,x023
"""
function tester_regions_de_confiance(afficher::Bool, Regions_De_Confiance::Function)
# La tolérance utilisée dans les tests
tol_erreur = 1e-2
# initialisation des variables de l'algorithme
gamma1 = 0.5
gamma2 = 2.00
eta1 = 0.25
eta2 = 0.75
deltaMax = 10
Tol_abs = sqrt(eps())
Tol_rel = 1e-8
maxits = 5000
delta0_1 = 2
delta0_2 = 2
options1 = [deltaMax, gamma1, gamma2, eta1, eta2, delta0_1, maxits, Tol_abs, Tol_rel]
options2 = [deltaMax, gamma1, gamma2, eta1, eta2, delta0_2, maxits, Tol_abs, Tol_rel]
options_max_iter = [deltaMax, gamma1, gamma2, eta1, eta2, delta0_2, 10, Tol_abs, Tol_rel]
# l'ensemble de tests
@testset "La méthode des RC " begin
###################################################
# les tests avec le pas de Cauchy #
###################################################
# Un premier sous-ensemble de tests
@testset "avec Cauchy " begin
# cas de test 0
x_min11, fmin11, flag11, nb_iters11 = Regions_De_Confiance("cauchy", fct1, grad_fct1, hess_fct1, sol_exacte_fct1, options1)
if (afficher)
afficher_resultats("régions de confiance avec " * "cauchy", "fonction 1", "sol_exacte", x_min11, fmin11, flag11, sol_exacte_fct1, nb_iters11)
end
@test isapprox(x_min11, sol_exacte_fct1, atol = tol_erreur)
# cas de test 1
x_min11, fmin11, flag11, nb_iters11 = Regions_De_Confiance("cauchy", fct1, grad_fct1, hess_fct1, pts1.x011, options1)
if (afficher)
afficher_resultats("régions de confiance avec " * "cauchy", "fonction 1", "x011", x_min11, fmin11, flag11, sol_exacte_fct1, nb_iters11)
end
@test isapprox(x_min11, sol_exacte_fct1, atol = tol_erreur)
# cas de test 2
x_min12, fmin12, flag12, nb_iters12 = Regions_De_Confiance("cauchy", fct1, grad_fct1, hess_fct1, pts1.x012, options1)
if (afficher)
afficher_resultats("régions de confiance avec " * "cauchy", "fonction 1", "x012", x_min12, fmin12, flag11, sol_exacte_fct1, nb_iters12)
end
@test isapprox(x_min12, sol_exacte_fct1, atol = tol_erreur)
# cas de test 3
x_min21, fmin21, flag21, nb_iters21, = Regions_De_Confiance("cauchy", fct2, grad_fct2, hess_fct2, pts1.x021, options2)
if (afficher)
afficher_resultats("régions de confiance avec " * "cauchy", "fonction 2", "x021", x_min21, fmin21, flag21, sol_exacte_fct2, nb_iters21)
end
@test isapprox(x_min21, sol_exacte_fct2, atol = tol_erreur)
# cas de test 4
x_min22, fmin22, flag22, nb_iters22 = Regions_De_Confiance("cauchy", fct2, grad_fct2, hess_fct2, pts1.x022, options2)
if (afficher)
afficher_resultats("régions de confiance avec " * "cauchy", "fonction 2", "x022", x_min22, fmin22, flag22, sol_exacte_fct2, nb_iters22)
end
@test isapprox(x_min22, sol_exacte_fct2, atol = tol_erreur)
# cas de test max_iter
x_min22, fmin22, flag22, nb_iters22 = Regions_De_Confiance("cauchy", fct2, grad_fct2, hess_fct2, pts1.x022, options_max_iter)
if (afficher)
afficher_resultats("régions de confiance (itermax) avec " * "cauchy", "fonction 2", "x022", x_min22, fmin22, flag22, sol_exacte_fct2, nb_iters22)
end
@test flag22 == 3
# cas de test 5
x_min23, fmin23, flag23, nb_iters23 = Regions_De_Confiance("cauchy", fct2, grad_fct2, hess_fct2, pts1.x023, options2)
if (afficher)
afficher_resultats("régions de confiance avec " * "cauchy", "fonction 2", "x023", x_min23, fmin23, flag23, sol_exacte_fct2, nb_iters23)
end
@test isapprox(x_min23, sol_exacte_fct2, atol = tol_erreur)
end
###################################################
# les tests avec le gradient conjugué tronqué #
###################################################
# Un deuxième sous-ensemble de tests
@testset "avec GCT " begin
# cas de test 0
x_min11, fmin11, flag11, nb_iters11 = Regions_De_Confiance("gct", fct1, grad_fct1, hess_fct1, sol_exacte_fct1, options1)
if (afficher)
afficher_resultats("régions de confiance avec " * "gct", "sol_exacte", "x011", x_min11, fmin11, flag11, sol_exacte_fct1, nb_iters11)
end
@test isapprox(x_min11, sol_exacte_fct1, atol = tol_erreur)
# cas de test 1
x_min11, fmin11, flag11, nb_iters11 = Regions_De_Confiance("gct", fct1, grad_fct1, hess_fct1, pts1.x011, options1)
if (afficher)
afficher_resultats("régions de confiance avec " * "gct", "fonction 1", "x011", x_min11, fmin11, flag11, sol_exacte_fct1, nb_iters11)
end
@test isapprox(x_min11, sol_exacte_fct1, atol = tol_erreur)
# cas de test 2
x_min12, fmin12, flag12, nb_iters12 = Regions_De_Confiance("gct", fct1, grad_fct1, hess_fct1, pts1.x012, options1)
if (afficher)
afficher_resultats("régions de confiance avec " * "gct", "fonction 1", "x012", x_min12, fmin12, flag12, sol_exacte_fct1, nb_iters12)
end
@test isapprox(x_min12, sol_exacte_fct1, atol = tol_erreur)
# cas de test 3
x_min21, fmin21, flag21, nb_iters21 = Regions_De_Confiance("gct", fct2, grad_fct2, hess_fct2, pts1.x021, options2)
if (afficher)
afficher_resultats("régions de confiance avec " * "gct", "fonction 2", "x021", x_min21, fmin21, flag21, sol_exacte_fct2, nb_iters21)
end
@test isapprox(x_min21, sol_exacte_fct2, atol = tol_erreur)
# cas de test 4
x_min22, fmin22, flag22, nb_iters22 = Regions_De_Confiance("gct", fct2, grad_fct2, hess_fct2, pts1.x022, options2)
if (afficher)
afficher_resultats("régions de confiance avec " * "gct", "fonction 2", "x022", x_min22, fmin22, flag22, sol_exacte_fct2, nb_iters22)
end
@test isapprox(x_min22, sol_exacte_fct2, atol = tol_erreur)
# cas de test 5
x_min23, fmin23, flag23, nb_iters23 = Regions_De_Confiance("gct", fct2, grad_fct2, hess_fct2, pts1.x023, options2)
if (afficher)
afficher_resultats("régions de confiance avec " * "gct", "fonction 2", "x023", x_min23, fmin23, flag23, sol_exacte_fct2, nb_iters23)
end
@test isapprox(x_min23, sol_exacte_fct2, atol = tol_erreur)
end
# @testset "Cas test stagnation x" begin
# hess(x) = [
# 1e15 0 0
# 0 1e15 0
# 0 0 1e15
# ]
# grad(x) = [
# 10
# 10
# 10
# ]
# x0 = ones(3) .* 0.9999
# xmin, f_min, flag, nb_iters = Regions_De_Confiance("cauchy", fct1, grad, hess, x0, options2)
# if (afficher)
# afficher_resultats("stagnation x regions de confiance avec cauchy", "fct0", x0, xmin, f_min, flag, sol_exacte_fct1, nb_iters)
# end
# @testset "flag" begin
# @test flag == 1
# end
# end
end
end