Exponenta Banner
exponenta event banner

optimoptions

Создание параметров оптимизации

свернуть все на странице

Синтаксис

options = optimoptions (SolverName)
options = optimoptions (SolverName, имя, значение)
options = optimoptions (oldoptions, имя, значение)
options = optimoptions (SolverName, oldoptions)
options = optimoptions (prob)
options = optimoptions (prob, имя, значение)

Описание

пример

options = optimoptions(SolverName) возвращает набор параметров по умолчанию для SolverName решатель.

пример

options = optimoptions(SolverName,Name,Value) прибыль options с указанными параметрами, заданными с использованием одного или нескольких аргументов пары имя-значение.

пример

options = optimoptions(oldoptions,Name,Value) возвращает копию oldoptions с именованными параметрами, измененными с заданными значениями.

пример

options = optimoptions(SolverName,oldoptions) возвращает параметры по умолчанию для SolverName решатель и копирует применимые опции в oldoptions кому options.

пример

options = optimoptions(prob) возвращает набор параметров по умолчанию для prob задача оптимизации или задача уравнения.

options = optimoptions(prob,Name,Value) возвращает параметры с указанными параметрами, заданными с использованием одного или нескольких аргументов пары имя-значение.

Примеры

свернуть все

Открыть сценарий в реальном времени

Создание параметров по умолчанию для fmincon решатель. 

options = optimoptions('fmincon')
options = 
  fmincon options:

   Options used by current Algorithm ('interior-point'):
   (Other available algorithms: 'active-set', 'sqp', 'sqp-legacy', 'trust-region-reflective')

   Set properties:
     No options set.

   Default properties:
                    Algorithm: 'interior-point'
           BarrierParamUpdate: 'monotone'
               CheckGradients: 0
          ConstraintTolerance: 1.0000e-06
                      Display: 'final'
     FiniteDifferenceStepSize: 'sqrt(eps)'
         FiniteDifferenceType: 'forward'
         HessianApproximation: 'bfgs'
                   HessianFcn: []
           HessianMultiplyFcn: []
                  HonorBounds: 1
       MaxFunctionEvaluations: 3000
                MaxIterations: 1000
               ObjectiveLimit: -1.0000e+20
          OptimalityTolerance: 1.0000e-06
                    OutputFcn: []
                      PlotFcn: []
                 ScaleProblem: 0
    SpecifyConstraintGradient: 0
     SpecifyObjectiveGradient: 0
                StepTolerance: 1.0000e-10
          SubproblemAlgorithm: 'factorization'
                     TypicalX: 'ones(numberOfVariables,1)'
                  UseParallel: 0

   Show options not used by current Algorithm ('interior-point')
Открыть сценарий в реальном времени

Задать параметры для fmincon для использования sqp алгоритм и не более 1500 итераций. 

options = optimoptions(@fmincon,'Algorithm','sqp','MaxIterations',1500)
options = 
  fmincon options:

   Options used by current Algorithm ('sqp'):
   (Other available algorithms: 'active-set', 'interior-point', 'sqp-legacy', 'trust-region-reflective')

   Set properties:
                    Algorithm: 'sqp'
                MaxIterations: 1500

   Default properties:
               CheckGradients: 0
          ConstraintTolerance: 1.0000e-06
                      Display: 'final'
     FiniteDifferenceStepSize: 'sqrt(eps)'
         FiniteDifferenceType: 'forward'
       MaxFunctionEvaluations: '100*numberOfVariables'
               ObjectiveLimit: -1.0000e+20
          OptimalityTolerance: 1.0000e-06
                    OutputFcn: []
                      PlotFcn: []
                 ScaleProblem: 0
    SpecifyConstraintGradient: 0
     SpecifyObjectiveGradient: 0
                StepTolerance: 1.0000e-06
                     TypicalX: 'ones(numberOfVariables,1)'
                  UseParallel: 0

   Show options not used by current Algorithm ('sqp')
Открыть сценарий в реальном времени

Обновление существующих параметров новыми значениями.

Задать параметры для lsqnonlin решатель для использования levenberg-marquardt алгоритм и не более 1500 оценок функций

oldoptions = optimoptions(@lsqnonlin,'Algorithm','levenberg-marquardt',...
    'MaxFunctionEvaluations',1500)
oldoptions = 
  lsqnonlin options:

   Options used by current Algorithm ('levenberg-marquardt'):
   (Other available algorithms: 'trust-region-reflective')

   Set properties:
                   Algorithm: 'levenberg-marquardt'
      MaxFunctionEvaluations: 1500

   Default properties:
              CheckGradients: 0
                     Display: 'final'
    FiniteDifferenceStepSize: 'sqrt(eps)'
        FiniteDifferenceType: 'forward'
           FunctionTolerance: 1.0000e-06
               MaxIterations: 400
                   OutputFcn: []
                     PlotFcn: []
    SpecifyObjectiveGradient: 0
               StepTolerance: 1.0000e-06
                    TypicalX: 'ones(numberOfVariables,1)'
                 UseParallel: 0

   Show options not used by current Algorithm ('levenberg-marquardt')

Увеличение MaxFunctionEvaluations по 2000 год. 

options = optimoptions(oldoptions,'MaxFunctionEvaluations',2000)
options = 
  lsqnonlin options:

   Options used by current Algorithm ('levenberg-marquardt'):
   (Other available algorithms: 'trust-region-reflective')

   Set properties:
                   Algorithm: 'levenberg-marquardt'
      MaxFunctionEvaluations: 2000

   Default properties:
              CheckGradients: 0
                     Display: 'final'
    FiniteDifferenceStepSize: 'sqrt(eps)'
        FiniteDifferenceType: 'forward'
           FunctionTolerance: 1.0000e-06
               MaxIterations: 400
                   OutputFcn: []
                     PlotFcn: []
    SpecifyObjectiveGradient: 0
               StepTolerance: 1.0000e-06
                    TypicalX: 'ones(numberOfVariables,1)'
                 UseParallel: 0

   Show options not used by current Algorithm ('levenberg-marquardt')
Открыть сценарий в реальном времени

Обновите существующие опции новыми значениями с помощью точечной нотации.

Задать параметры для lsqnonlin решатель для использования levenberg-marquardt алгоритм и не более 1500 оценок функций 

options = optimoptions(@lsqnonlin,'Algorithm','levenberg-marquardt',...
    'MaxFunctionEvaluations',1500)
options = 
  lsqnonlin options:

   Options used by current Algorithm ('levenberg-marquardt'):
   (Other available algorithms: 'trust-region-reflective')

   Set properties:
                   Algorithm: 'levenberg-marquardt'
      MaxFunctionEvaluations: 1500

   Default properties:
              CheckGradients: 0
                     Display: 'final'
    FiniteDifferenceStepSize: 'sqrt(eps)'
        FiniteDifferenceType: 'forward'
           FunctionTolerance: 1.0000e-06
               MaxIterations: 400
                   OutputFcn: []
                     PlotFcn: []
    SpecifyObjectiveGradient: 0
               StepTolerance: 1.0000e-06
                    TypicalX: 'ones(numberOfVariables,1)'
                 UseParallel: 0

   Show options not used by current Algorithm ('levenberg-marquardt')

Увеличение MaxFunctionEvaluations до 2000 с помощью точечной нотации. 

options.MaxFunctionEvaluations = 2000
options = 
  lsqnonlin options:

   Options used by current Algorithm ('levenberg-marquardt'):
   (Other available algorithms: 'trust-region-reflective')

   Set properties:
                   Algorithm: 'levenberg-marquardt'
      MaxFunctionEvaluations: 2000

   Default properties:
              CheckGradients: 0
                     Display: 'final'
    FiniteDifferenceStepSize: 'sqrt(eps)'
        FiniteDifferenceType: 'forward'
           FunctionTolerance: 1.0000e-06
               MaxIterations: 400
                   OutputFcn: []
                     PlotFcn: []
    SpecifyObjectiveGradient: 0
               StepTolerance: 1.0000e-06
                    TypicalX: 'ones(numberOfVariables,1)'
                 UseParallel: 0

   Show options not used by current Algorithm ('levenberg-marquardt')
Открыть сценарий в реальном времени

Перенос параметров, не используемых по умолчанию, для fmincon решатель в опции для fminunc решатель.

Задать параметры для fmincon для использования алгоритма sqp и не более 1500 итераций. 

oldoptions = optimoptions(@fmincon,'Algorithm','sqp','MaxIterations',1500)
oldoptions = 
  fmincon options:

   Options used by current Algorithm ('sqp'):
   (Other available algorithms: 'active-set', 'interior-point', 'sqp-legacy', 'trust-region-reflective')

   Set properties:
                    Algorithm: 'sqp'
                MaxIterations: 1500

   Default properties:
               CheckGradients: 0
          ConstraintTolerance: 1.0000e-06
                      Display: 'final'
     FiniteDifferenceStepSize: 'sqrt(eps)'
         FiniteDifferenceType: 'forward'
       MaxFunctionEvaluations: '100*numberOfVariables'
               ObjectiveLimit: -1.0000e+20
          OptimalityTolerance: 1.0000e-06
                    OutputFcn: []
                      PlotFcn: []
                 ScaleProblem: 0
    SpecifyConstraintGradient: 0
     SpecifyObjectiveGradient: 0
                StepTolerance: 1.0000e-06
                     TypicalX: 'ones(numberOfVariables,1)'
                  UseParallel: 0

   Show options not used by current Algorithm ('sqp')

Перенос применимых опций в fminunc решатель. 

options = optimoptions(@fminunc,oldoptions)
options = 
  fminunc options:

   Options used by current Algorithm ('quasi-newton'):
   (Other available algorithms: 'trust-region')

   Set properties:
              CheckGradients: 0
        FiniteDifferenceType: 'forward'
               MaxIterations: 1500
         OptimalityTolerance: 1.0000e-06
                     PlotFcn: []
    SpecifyObjectiveGradient: 0
               StepTolerance: 1.0000e-06

   Default properties:
                   Algorithm: 'quasi-newton'
                     Display: 'final'
    FiniteDifferenceStepSize: 'sqrt(eps)'
      MaxFunctionEvaluations: '100*numberOfVariables'
              ObjectiveLimit: -1.0000e+20
                   OutputFcn: []
                    TypicalX: 'ones(numberOfVariables,1)'
                 UseParallel: 0

   Show options not used by current Algorithm ('quasi-newton')

Параметр алгоритма не передается в fminunc потому что 'sqp' не является допустимым параметром алгоритма для fminunc.

Открыть сценарий в реальном времени

Создайте задачу оптимизации и найдите решатель и опции по умолчанию.

rng default
x = optimvar('x',3,'LowerBound',0);
expr = x'*(eye(3) + randn(3))*x - randn(1,3)*x;
prob = optimproblem('Objective',expr);
options = optimoptions(prob)
options = 
  quadprog options:

   Options used by current Algorithm ('interior-point-convex'):
   (Other available algorithms: 'active-set', 'trust-region-reflective')

   Set properties:
     No options set.

   Default properties:
              Algorithm: 'interior-point-convex'
    ConstraintTolerance: 1.0000e-08
                Display: 'final'
           LinearSolver: 'auto'
          MaxIterations: 200
    OptimalityTolerance: 1.0000e-08
          StepTolerance: 1.0000e-12

   Show options not used by current Algorithm ('interior-point-convex')

Решатель по умолчанию: quadprog.

Задайте параметры для использования итеративного отображения. Найдите решение.

options.Display = 'iter';
sol = solve(prob,'Options',options);
Solving problem using quadprog.
Your Hessian is not symmetric. Resetting H=(H+H')/2.

 Iter            Fval  Primal Infeas    Dual Infeas  Complementarity  
    0    2.018911e+00   0.000000e+00   2.757660e+00     6.535839e-01  
    1   -2.170204e+00   0.000000e+00   8.881784e-16     2.586177e-01  
    2   -3.405808e+00   0.000000e+00   8.881784e-16     2.244054e-03  
    3   -3.438788e+00   0.000000e+00   3.356690e-16     7.261144e-09  

Minimum found that satisfies the constraints.

Optimization completed because the objective function is non-decreasing in 
feasible directions, to within the value of the optimality tolerance,
and constraints are satisfied to within the value of the constraint tolerance.

sol.x
ans = 3×1

    1.6035
    0.0000
    0.8029

Входные аргументы

свернуть все

Имя решателя, указанное как символьный вектор, строка или дескриптор функции.

Пример: 'fmincon'

Пример: @fmincon

Типы данных: char | function_handle | string

Параметры, созданные с помощью optimoptions функция, заданная как объект options.

Пример: oldoptions = optimoptions(@fminunc)

Проблемный объект, указанный как OptimizationProblem объект или EquationProblem объект. Создать prob использование рабочего процесса оптимизации на основе задач или рабочего процесса на основе задач для решения уравнений.

Синтаксы, использующие prob позволяет определить решатель по умолчанию для задачи и изменить алгоритм или другие опции.

Пример: prob = optimproblem('Objective',myobj), где myobj - выражение оптимизации

Аргументы пары «имя-значение»

Укажите дополнительные пары, разделенные запятыми Name,Value аргументы. Name является именем аргумента и Value - соответствующее значение. Name должен отображаться внутри кавычек. Можно указать несколько аргументов пары имен и значений в любом порядке как Name1,Value1,...,NameN,ValueN.

Пример: optimoptions(@fmincon,'Display','iter','FunctionTolerance',1e-10) наборы fmincon опции для итеративного отображения и FunctionTolerance из 1e-10.

Соответствующие аргументы пары имя-значение см. в таблице опций решателя:

  • fgoalattain options

  • fmincon options

  • fminimax options

  • fminunc options

  • fseminf options

  • fsolve options

  • ga options(Панель инструментов глобальной оптимизации)

  • gamultiobj options(Панель инструментов глобальной оптимизации)

  • intlinprog options

  • linprog options

  • lsqcurvefit options

  • lsqlin options

  • lsqnonlin options

  • paretosearch options(Панель инструментов глобальной оптимизации)

  • particleswarm options(Панель инструментов глобальной оптимизации)

  • patternsearch options(Панель инструментов глобальной оптимизации)

  • quadprog options

  • simulannealbnd options(Панель инструментов глобальной оптимизации)

  • surrogateopt options(Панель инструментов глобальной оптимизации)

Выходные аргументы

свернуть все

Параметры оптимизации для SolverName решатель, возвращенный как объект опций.

Альтернативная функциональность

Задача интерактивного редактора

Задача «Оптимизировать интерактивный редактор» позволяет визуально задавать параметры. Пример см. в разделе Оптимизация задачи интерактивного редактора с помощью решателя fmincon.

Расширенные возможности

.

См. также

| | | |

Темы

Представлен в R2013a

Документация по панели инструментов оптимизации

Поддержка