optimset

时间: 2023-07-25 14:23:35 浏览: 220

fminunc,fminsearch,optimset

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### MATLAB优化工具箱详解 #### 一、引言 MATLAB 的优化工具箱是一个功能强大的软件包，专门用于解决各种优化问题，包括但不限于线性规划、非线性规划以及多目标规划等。它不仅适用于学术研究，也广泛应用于工业界的各种优化场景中。本文将详细介绍该工具箱中几个关键函数——`fminunc`、`fminsearch`和`optimset`的功能及使用方法，并通过实例展示如何使用这些函数来解决具体的优化问题。 #### 二、最小化函数概述 ##### 1. `fminunc`: 无约束非线性最小化 - **功能**: `fminunc` 是用于求解无约束非线性最小化问题的标准函数。它可以用来寻找一个函数的局部最小值，该函数通常是非线性的。 - **语法**: `x = fminunc(fun,x0)` 其中 `fun` 表示待最小化的函数，`x0` 是初始点。 - **特点**: 支持梯度向量和Hessian矩阵的提供，以加速计算过程。 - **应用场景**: 适用于那些不需要特殊约束条件的优化问题。 ##### 2. `fminsearch`: 无约束非线性最小化 - **功能**: `fminsearch` 也是一种无约束非线性最小化函数，但它采用的是Nelder-Mead简单形搜索算法。 - **语法**: `x = fminsearch(fun,x0)` 同样地，`fun` 表示待最小化的函数，`x0` 是初始点。 - **特点**: 不需要梯度信息，适用于那些梯度难以计算的情况。 - **应用场景**: 适用于那些对初始点敏感或者不需要高精度结果的问题。 #### 三、参数设置函数 ##### 1. `optimset`: 创建或编辑优化选项参数结构 - **功能**: `optimset` 函数用于创建或编辑优化选项参数结构，以控制优化过程中的各种行为。 - **语法**: - `options = optimset('param1', value1, 'param2', value2, ...)`: 设置参数及其值。 - `options = optimset`: 显示所有可用参数及其默认值。 - `options = optimset(optimfun)`: 创建一个包含特定优化函数的所有参数的结构体。 - **特点**: 参数可以通过其前缀字母来定义，简化了输入。 - **应用场景**: 在使用任何优化函数之前，先通过`optimset`设置优化参数，如迭代次数、容差等。 ##### 2. `optimget`: 获得优化参数 - **功能**: `optimget` 用于获取优化参数结构体中的特定参数值。 - **语法**: - `val = optimget(options, 'param')`: 获取参数`param`的值。 - `val = optimget(options, 'param', default)`: 如果`param`未定义，则返回`default`作为缺省值。 - **特点**: 支持部分匹配参数名称，提高了灵活性。 - **应用场景**: 在运行优化过程时检查或修改参数值。 #### 四、示例假设我们有一个简单的函数 \(f(x) = x^2 + 5\sin(x)\)，我们希望找到它的最小值。 1. **使用`fminunc`**: ```matlab fun = @(x) x.^2 + 5*sin(x); x0 = 0; % 初始猜测 options = optimset('Display', 'iter'); % 显示每一步的信息 [x, fval] = fminunc(fun, x0, options); % 执行优化 disp(['最小值位于 x = ', num2str(x), ', 最小值为 f(x) = ', num2str(fval)]); ``` 2. **使用`fminsearch`**: ```matlab fun = @(x) x.^2 + 5*sin(x); x0 = 0; % 初始猜测 options = optimset('Display', 'iter'); % 显示每一步的信息 [x, fval] = fminsearch(fun, x0, options); % 执行优化 disp(['最小值位于 x = ', num2str(x), ', 最小值为 f(x) = ', num2str(fval)]); ``` #### 五、总结 MATLAB 的优化工具箱提供了丰富的工具和函数来解决各种优化问题。`fminunc` 和 `fminsearch` 分别适用于不同类型的非线性最小化问题，而 `optimset` 和 `optimget` 则用于灵活地管理和调整优化过程中的参数。通过合理选择和配置这些工具，用户可以高效地解决实际问题。

`optimset`是MATLAB中用于设置优化选项的函数。它可以用于设置各种不同的优化算法的选项，如`fminsearch`、`fminunc`、`lsqnonlin`等。它的语法如下： ``` options = optimset('OptionName', OptionValue, ...) ``` 其中，'OptionName'是一个字符串，表示要设置的选项名称，OptionValue是该选项的值。例如，要设置最大迭代次数为100，可以使用以下代码： ``` options = optimset('MaxIter', 100) ``` 这将创建一个名为`options`的结构体，其中'MaxIter'选项被设置为100。可以将此结构体作为选项传递给优化函数，以控制算法的行为。

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optimset 函数在matlab中的用法

错误使用 optimoptions (第 124 行) OPTIMOPTIONS 不支持 FMINSEARCH。请使用 OPTIMSET 为 FMINSEARCH 创建选项。

optimset('Display','off')什么意思

options = optimset('GradObj', 'on', 'MaxIter', 400);在matlab中是什么意思

options = optimset('GradObj', 'on', 'MaxIter', 400);在octave中调用fminunc时是什么意思

options = optimset('GradObj','on','Hessian','on');

错误使用 optimset (line 249) 参数名称 'LevenbergMarquardt' 无法识别。请参阅文档中的选项表，了解可接受的选项参数列表。请注意，某 些参数仅受 OPTIMOPTIONS 支持。链接到选项表

tions=optimset('display','iter','TolFun',1e-17,'Jacobian','on','TolX', ... 1e-20,'MaxFunEvals',1e6,'MaxIter',1e3,'LargeScale','on','Algorithm', ... 'trust-region-reflective','PrecondBandWidth',inf);

options = optimset('Display', 'iter', 'TolX', 1e-6, 'TolFun', 1e-6, 'MaxFunEvals', 10000, 'MaxIter', 10000); initial_guess = [0.5, 0.5]; [a_b, ~] = fminsearch(@(ab) mse_fun(ab(1), ab(2)), initial_guess, options); a_opt = a_b(1); b_opt = a_b(2); disp(a_opt) disp(b_opt)

f=@(x) 0.4*x(2)+x(1)^2+x(2)^2-x(1)*x(2)+1/30*x(1)^3; x0=[0.5;0.5]; A=[-1,-0.5;-0.5,-1]; b=[-0.4;-0.5]; lb=[0;0]; option=optimset('Display','off'); [xmin,fmin]=fmincon(f,x0,A,b,[],[],lb,[],[],option)解析

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错误使用 optimset (line 249) 参数名称 'LevenbergMarquardt' 无法识别。请参阅文档中的选项表，了解可接受的选项参数列表。请注意，某些参数仅受 OPTIMOPTIONS 支持。链接到选项表

f=@(x) 0.4x(2)+x(1)^2+x(2)^2-x(1)x(2)+1/30*x(1)^3; x0=[0.5;0.5]; A=[-1,-0.5;-0.5,-1]; b=[-0.4;-0.5]; lb=[0;0]; option=optimset('Display','off'); [xmin,fmin]=fmincon(f,x0,A,b,[],[],lb,[],[],option)解析