SAP UI5/Fiori开发：参数设置与优化函数详解

本篇文章主要介绍了MATLAB中与参数设置相关的优化工具——optimset和optimget函数在SAP UI5 (SAP Fiori)开发环境中的应用。这两个函数在优化算法的配置和管理中起着关键作用，特别是在处理大型和中型算法时。 1. optimget函数： - optimget用于获取优化参数的值，其语法`val = optimget(options, 'param')`允许用户指定参数名，返回相应选项中的值。如果选项中未定义参数，可以通过`val = optimget(options,'param',default)`获取默认值，这对于与其他优化函数配合使用非常有用。 - 示例中，通过`val = optimget(my_options,'Display')`展示了如何查看显示优化参数，而`optnew = optimget(my_options,'Display','final')`则确保即使参数未定义，也能返回预设的'final'值。 2. optimset函数： - optimset函数则是用于创建和编辑优化参数结构。其调用格式多样，如`options = optimset('param1', value1, 'param2', value2, ...)`允许用户指定参数及其值，未指定的参数将采用默认值。此函数可以用于创建空参数结构、基于特定优化函数的默认值创建结构，以及对已有结构进行修改或合并。 - 大型算法和中型算法通用的优化参数包括`Diagnostics`（诊断信息）、`Display`（显示级别）、`GradObj`（梯度目标）、`Jacobian`（雅可比矩阵）、`LargeScale`（处理大规模问题）、`MaxFunEvals`（最大函数评估次数），以及其他针对特定优化任务的参数。 文章强调了MATLAB作为一款强大的科学计算软件，其不断更新的功能使其在解决各种数学问题和满足个性化需求方面表现出色。尽管MATLAB的解释型特性可能导致运行速度相对较慢，但自MATLAB 6.5以来已显著提升性能，特别是在向量化操作方面。通过使用Profiler工具和Profile函数，用户可以分析代码执行效率并针对性地优化。 文章还提到MATLAB的核心价值在于应用现有工具箱解决实际问题，随着用户对软件的熟练程度提升，他们可能会寻求开发自己的算法和创建更复杂的交互界面。本书围绕MATLAB的学习路径，分为入门、工具箱应用和接口三个阶段，帮助读者逐步掌握这一强大的工具。最后，着重提到了六种常见工具箱的介绍，如统计分析、优化算法、偏微分方程数值解、样条插值、信号处理和曲线拟合等，这些都是优化参数设置和应用的重要领域。