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  • matlaboptimset的用法

    千次阅读 2021-08-24 17:35:03
    optimset 创建或修改优化选项结构 syntax options = optimset(Name,Value) optimset options = optimset options = optimset(optimfun) options = optimset(oldopts,Name,Value) options = optimset(oldopts,newopts...

    optimset

    创建或修改优化选项结构

    syntax

    options = optimset(Name,Value)
    optimset
    options = optimset
    options = optimset(optimfun)
    options = optimset(oldopts,Name,Value)
    options = optimset(oldopts,newopts)

    description

    options = optimset(Name,Value)

    返回带有使用一个或多个名称-值对参数设置的指定参数的选项。

    optimset

    (with no input or output arguments) 显示参数及其有效值的完整列表。

    options = optimset

    (with no input arguments) creates an options structure options where all parameters are set to [].

    options = optimset(optimfun)

    创建与优化函数optimfun相关的所有参数名称和默认值的选项。

    options = optimset(oldopts,Name,Value)

    创建oldopts的副本,并使用一个或多个名称-值对参数修改指定的参数。

    options = optimset(oldopts,newopts)

    将现有的结构oldopts与新的结构newopts相结合。newopts中的任何非空值参数都会覆盖oldopts中的相应参数。

    Input Arguments

    optimfun — Optimization solver

    name | function handle
    优化求解器,指定为名称或函数句柄。返回的选项结构只有指定求解器的非空项。

    oldopts — Previous optimization options

    structure
    先前的优化选项,指定为结构。除了指定的参数外,输出选项与oldopts相同。

    newopts — New optimization options

    structure
    新的优化选项,指定为结构。输出选项与newopts相同,还包括newopts中为空的oldopts的非空参数。

    Name-Value Pair Arguments

    指定可选的、用逗号分隔的Name和Value参数对。Name是参数名称,Value是对应的值。名称必须出现在引号内。可以以任意顺序指定多个名称和值对参数,如Name1、Value1、…、NameN、ValueN。

    Example: options = optimset(‘TolX’,1e-6,‘PlotFcns’,@optimplotfval)

    ‘Display’ — Level of display

    ‘notify’ (default) | ‘final’ | ‘off’ | ‘none’ | ‘iter’

    显示级别,指定为逗号分隔的对,由’ display '和以下值之一组成:

    • ‘notify’ — Display output only if the function does not converge.
    • ‘final’ — Display just the final output.
    • ‘off’ or ‘none’ — Display no output.
    • ‘iter’ — Display output at each iteration (not available for lsqnonneg).
      显示可用于所有优化求解器。

    ‘FunValCheck’ — Check whether function values are valid

    ‘off’ (default) | ‘on’

    检查函数值是否有效的标志,指定为逗号分隔对,由’FunValCheck’和值’off’或’on’组成。当值为’on’时,当目标函数返回一个复杂或NaN值时,求解器将显示一个错误。

    FunValCheck可用于fminbnd, fminsearch和fzero。

    ‘MaxFunEvals’ — Maximum number of function evaluations

    500 for fminbnd, 200*(number of variables) for fminsearch (default) | positive integer

    函数求值的最大数目,指定为逗号分隔对,由’MaxFunEvals’和一个正整数组成。

    MaxFunEvals is available for fminbnd and fminsearch.

    ‘MaxIter’ — Maximum number of iterations

    500 for fminbnd, 200*(number of variables) for fminsearch (default) | positive integer

    最大迭代次数,指定为由’MaxIter’和一个正整数组成的逗号分隔对。

    MaxIter is available for fminbnd and fminsearch.

    ‘OutputFcn’ — Output function

    [] (default) | function name | function handle | cell array of function handles

    输出函数,指定为逗号分隔的对,由’OutputFcn’和函数名或函数句柄组成。指定多个输出函数作为函数句柄的单元格数组。输出函数在每次迭代之后运行,使您能够监视解决方案流程或停止迭代。有关更多信息,请参见输出函数。

    OutputFcn is available for fminbnd, fminsearch, and fzero.

    ‘PlotFcns’ — Plot functions

    [] (default) | function name | function handle | cell array of function handles

    Plot函数,指定为逗号分隔对,由’PlotFcns’和函数名或函数句柄组成。指定多个绘图函数作为函数句柄的单元格数组。在每个迭代之后运行一个绘图功能,使您能够监视解决方案流程或停止迭代。有关更多信息,请参见Plot函数。
    The built-in plot functions are as follows:

    • @optimplotx plots the current point.
    • @optimplotfval plots the function value.
    • @optimplotfunccount plots the function count (not available for fzero).

    The PlotFcns option is available for fminbnd, fminsearch, and fzero.

    ‘TolFun’ — Termination tolerance on function value

    1e-4 (default) | nonnegative scalar

    函数值的终止公差,指定为由’TolFun’和一个非负标量组成的逗号分隔对。当相对于初始函数值,当前函数值与前一个值相差小于TolFun时,迭代结束。请参阅公差和停止标准。

    TolFun is available for fminsearch only.

    ‘TolX’ — Termination tolerance on x, the current point

    1e-4 for fminbnd and fminsearch, eps for fzero, 10epsnorm(c,1)*length© for lsqnonneg (default) | nonnegative scalar

    当前点x上的终止公差,指定为由’TolX’和一个非负标量组成的逗号分隔对。相对于x的大小,当当前点与前一点的差异小于TolX时,迭代结束。请参阅公差和停止标准。

    TolX is available for all solvers.

    Output Arguments

    options — Optimization options

    structure

    Optimization options, returned as a structure. Values for parameters you do not set are [], which causes solvers to use the default values of these parameters.

    Limitations

    在这里插入图片描述

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  • options = optimset('param1',value1,'param2',value2,...) %指定参数param拥有指定的值,任何未指定值的参数都将设置为[](表示将options传递给优化函数的时候使用 %该参数的默认值),参数名称忽略大小写。 ...
    语法:
    options = optimset('param1',value1,'param2',value2,...)
    %指定参数param拥有指定的值,任何未指定值的参数都将设置为[](表示将options传递给优化函数的时候使用
    %该参数的默认值),参数名称忽略大小写。
    
    
    optimset 
    %不带输入或输出参数时显示完整的参数列表及其有效值。
    
    options = optimset(不带输入参数)
    %创建 options 结构体 options,其中所有字段设置为 []。
    
    

    该函数的其他用法没有用到,此处不做赘述……

    例如:(结构体包含太多数据了,截了两次图。剩下的用法读者可自行测试……)

    options = optimset('Algorithm','interior-point-convex','Display','off','MaxIter',500);

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  • Fminunc函数和Optimset函数

    万次阅读 多人点赞 2017-08-03 12:02:58
    Optimset函数:‘Gradobj’指用户自定义的目标函数梯度;‘MaxITer’指最大迭代次数,‘100’也就是最大迭代次数,这一项只能为整数。Fminunc函数:有三个输入,第一个输入为costfunction函数的句柄

    这里写图片描述

    costFunction函数是自定义函数;输入是theta,输出是jVal和gradient,其中jVal是对照左边求损失函数的,gradient是对照左边求损失函数的偏导。

    Optimset函数:‘Gradobj’指用户自定义的目标函数梯度;‘MaxITer’指最大迭代次数,‘100’也就是最大迭代次数,这一项只能为整数。

    Fminunc函数:有三个输入,第一个输入为costfunction函数的句柄,第二个输入为设置的初始theta值,第三个输入为optimset函数的返回值。
    有三个输出,optTheta为经函数计算得出的theta值,也就是损失函数最小时theta的取值,以上图为例,令损失函数取最小值的theta值都是5,下面会验证。exitFlagexitflag返回值为0或1,表示在theta点定义的损失函数是否收敛,值为1表示收敛。functionVal为costFunction函数中jVal的值。
    验证

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  • 非线性优化-matlab函数库-optimset

    万次阅读 多人点赞 2014-05-06 23:20:14
    创建或编辑一个最优化参数选项 句法规则 options = optimset('param1',value1,'param2',value2,...) %设置所有参数及其值,未设置...options = optimset(optimfun) %设置与最优化函数有关的参数为默认 options

    创建或编辑一个最优化参数选项

    句法规则

    options = optimset('param1',value1,'param2',value2,...) %设置所有参数及其值,未设置的为默认值

    options = optimset(optimfun)                                        %设置与最优化函数有关的参数为默认
    options = optimset(oldopts,'param1',value1,...)             %复制一个已存在的选项,修改特定项
    options = optimset(oldopts,newopts)                            %用另一个新选项合并目前选项因素

    Parameter

    Value

    Description

    Display

    'off' | 'iter' | 'final' | 'notify'

    'off' 表示不显示输出; 'iter' 显示每次迭代的结果; 'final' 只显示最终结果; 'notify' 只在函数不收敛的时候显示结果.

    MaxFunEvals

    positive integer

    函數求值運算(Function Evaluation)的最高次數

    MaxIter

    positive integer

    最大疊代次數.

    TolFun

    positive scalar

    函数迭代的终止误差.

    TolX

    positive scalar

    结束迭代的X值.


    L - 只用于大规模数据拟合 
    M - 中等规模 
    B - 两者都可以 

    Parameter Name

    Description

    L, M, B

    Used by Functions

    DerivativeCheck       

    Compare user-supplied analytic derivatives (gradients or Jacobian) to finite differencing derivatives.

    M

    fgoalattainfmincon,fminimaxfminuncfseminf,fsolvelsqcurvefitlsqnonlin

    Diagnostics

    Print diagnostic information about the function to be minimized or solved.

    B

    All but fminbnd,fminsearchfzero, andlsqnonneg

    DiffMaxChange

    Maximum change in variables for finite difference derivatives.

    M

    fgoalattainfmincon,fminimaxfminuncfseminf,fsolvelsqcurvefitlsqnonlin

    DiffMinChange

    Minimum change in variables for finite difference derivatives.

    M

    fgoalattainfmincon,fminimaxfminuncfseminf,fsolvelsqcurvefitlsqnonlin

    Display

    Level of display. 'off' displays no output; 'iter' displays output at each iteration; 'final' displays just the final output; 'notify' displays output only if function does not converge.

    B

    All. See the individual function reference pages for the values that apply.

    GoalsExactAchieve

    Number of goals to achieve exactly (do not over- or underachieve).

    M

    fgoalattain

    GradConstr

    Gradients for the nonlinear constraints defined by the user.

    M

    fgoalattainfmincon,fminimax

    GradObj

    Gradient(s) for the objective function(s) defined by the user.

    B

    fgoalattainfmincon,fminimaxfminuncfseminf

    Hessian

    If 'on', function uses user-defined Hessian, or Hessian information (when using HessMult), for the objective function. If 'off', function approximates the Hessian using finite differences.

    L

    fminconfminunc

    HessMult

    Hessian multiply function defined by the user.

    L

    fminconfminunc,quadprog

    HessPattern

    Sparsity pattern of the Hessian for finite differencing. The size of the matrix is n-by-n, where n is the number of elements in x0, the starting point.

    L

    fminconfminunc

    HessUpdate

    Quasi-Newton updating scheme.

    M

    fminunc

    Jacobian

    If 'on', function uses user-defined Jacobian, or Jacobian information (when using JacobMult), for the objective function. If 'off', function approximates the Jacobian using finite differences.

    B

    fsolvelsqcurvefit,lsqnonlin

    JacobMult

    Jacobian multiply function defined by the user.

    L

    fsolvelsqcurvefitlsqlin,lsqnonlin

    JacobPattern

    Sparsity pattern of the Jacobian for finite differencing. The size of the matrix is m-by-n, where m is the number of values in the first argument returned by the user-specified function fun, and n is the number of elements in x0, the starting point.

    L

    fsolvelsqcurvefit,lsqnonlin

    LargeScale

    Use large-scale algorithm if possible.

    B

    fminconfminunc,fsolvelinproglsqcurvefit,lsqlinlsqnonlinquadprog

    LevenbergMarquardt

    Chooses Levenberg-Marquardt over Gauss-Newton algorithm.

    M

    lsqcurvefitlsqnonlin

    LineSearchType

    Line search algorithm choice.

    M

    fminuncfsolve,lsqcurvefitlsqnonlin

    MaxFunEvals

    Maximum number of function evaluations allowed.

    B

    fgoalattainfminbnd,fminconfminimax,fminsearchfminunc,fseminffsolvelsqcurvefit,lsqnonlin

    MaxIter

    Maximum number of iterations allowed.

    B

    All but fzero andlsqnonneg

    MaxPCGIter

    Maximum number of PCG iterations allowed.

    L

    fminconfminunc,fsolvelsqcurvefitlsqlin,lsqnonlinquadprog

    MeritFunction

    Use goal attainment/minimax merit function (multiobjective) vs. fmincon (single objective).

    M

    fgoalattainfminimax

    MinAbsMax

    Number of F(x) to minimize the worst case absolute values

    M

    fminimax

    NonlEqnAlgorithm

    Choose Levenberg-Marquardt or Gauss-Newton over the trust-region dogleg algorithm.

    M

    fsolve

    PrecondBandWidth

    Upper bandwidth of preconditioner for PCG.

    L

    fminconfminunc,fsolvelsqcurvefitlsqlin,lsqnonlinquadprog

    TolCon

    Termination tolerance on the constraint violation.

    B

    fgoalattainfmincon,fminimaxfseminf

    TolFun

    Termination tolerance on the function value.

    B

    fgoalattainfmincon,fminimaxfminsearch,fminuncfseminffsolve,linprog (large-scale only),lsqcurvefitlsqlin (large-scale only), lsqnonlin,quadprog (large-scale only)

    TolPCG

    Termination tolerance on the PCG iteration.

    L

    fminconfminunc,fsolvelsqcurvefitlsqlin,lsqnonlinquadprog

    TolX

    Termination tolerance on x.

    B

    All functions except the medium-scale algorithms forlinproglsqlin, and quadprog

    TypicalX

    Typical x values. The length of the vector is equal to the number of elements in x0, the starting point.

    L

    fminconfminunc,fsolvelsqcurvefitlsqlin,lsqnonlinquadprog

    Examples

    options = optimset('Display','iter','TolFun',1e-8)

    This statement makes a copy of the options structure called options, changing the value of the TolX parameter and storing new values in optnew.

    ·                optnew = optimset(options,'TolX',1e-4);


     

    This statement returns an optimization options structure that contains all the parameter names and default values relevant to the function fminbnd.

    ·                optimset('fminbnd')

    展开全文
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