matlab中maxfunevals的用法
时间: 2024-03-21 07:41:02 浏览: 21
在 MATLAB 中,"maxfunevals" 是用于控制优化函数中最大函数评估次数的选项。这个选项被用于告诉优化算法在达到指定的最大函数评估次数后停止计算。
下面是设置 "maxfunevals" 的语法和用法示例:
```matlab
options = optimoptions('fmincon','MaxFunEvals',maxfunevals);
```
其中,"fmincon" 是 MATLAB 中的一个优化函数,"MaxFunEvals" 是 "fmincon" 函数中用来设置最大函数评估次数的选项,"maxfunevals" 是要设定的最大函数评估次数。
例如,如果要将 "maxfunevals" 设置为 100,则可以使用以下代码:
```matlab
options = optimoptions('fmincon','MaxFunEvals',100);
```
这将告诉 "fmincon" 函数,当函数评估次数达到 100 时停止计算。
相关问题
optimset 函数在matlab中的用法
`optimset` 函数是 Matlab 中用于设置优化算法选项的函数。它的语法如下:
```matlab
options = optimset('option1', value1, 'option2', value2, ...)
```
其中,`option` 是一个字符串,表示需要设置的选项,`value` 是选项对应的值。可以使用多个选项和相应值的组合来设置多个选项。
下面是一些常用的选项及其用法:
- `'Display'`:控制迭代过程中的信息输出。可选值为 `'off'`(不输出任何信息)、`'iter'`(每次迭代输出信息)、`'final'`(仅在最后一次迭代时输出信息)和 `'notify'`(仅在迭代过程中出现错误时输出信息)。
- `'MaxIter'`:最大迭代次数。
- `'TolX'`:控制迭代收敛的精度。当相邻两次迭代解的差值小于该值时,认为算法已经收敛。
- `'TolFun'`:控制目标函数值的精度。当相邻两次迭代目标函数值的差值小于该值时,认为算法已经收敛。
- `'MaxFunEvals'`:最大函数评估次数。
- `'Algorithm'`:优化算法选择。可选值有 `'interior-point'`(内点法)、`'sqp'`(序列二次规划法)和 `'active-set'`(活动集法)等。
例如,要设置最大迭代次数为 100,控制迭代收敛的精度为 $10^{-6}$,并输出每次迭代的信息,可以使用如下代码:
```matlab
options = optimset('MaxIter', 100, 'TolX', 1e-6, 'Display', 'iter');
```
然后,将这个 `options` 结构体传递给 Matlab 中的优化函数,例如 `fminsearch` 或 `fmincon`,就可以使用这些选项进行优化了。例如:
```matlab
[x, fval] = fminsearch(@myfun, x0, options);
```
其中,`myfun` 是一个目标函数,`x0` 是初始点。
兰伯特问题matlab源码
兰伯特问题是经典的无解析解的非线性方程组,需要使用数值方法求解。Matlab是一个优秀的数值计算工具,提供了各种求解非线性方程组的函数。以下是一份简单的兰伯特问题Matlab源码:
```matlab
function [x, fval, exitflag] = lambert(mat_a)
%输入参数:
%mat_a: 方程的系数矩阵
n = size(mat_a, 1);
func = @(x)mat_a*x - tan(x);
% 通过设置选项提高求解精度
options = optimset('Algorithm', 'levenberg-marquardt', ...
'TolX', 1e-15, 'TolFun', 1e-15, 'MaxFunEvals', 1e6, 'MaxIter', 1e3);
[x, fval, exitflag] = fsolve(func, ones(n, 1), options);
end
```
这里使用了Matlab内置函数fsolve来求解非线性方程组。函数的第一个参数是非线性方程组的函数句柄,第二个参数是初始值,第三个参数是选项设置。在选项中可以设置求解精度和最大迭代次数等参数。
这份源码通过调用Matlab内置函数实现了求解兰伯特问题的功能,利用了Matlab强大的数值计算能力快速准确地得到了待求解非线性方程组的解。
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