迭代和函数计数

通常，优化工具箱™求解器迭代以找到最优方案。求解器从一个初始值开始x₀，执行一些最终指向新点的中间计算x₁，然后重复此过程，求逐次逼近x₂，x_3.， ...局部最小值的。在一些迭代之后，处理停止k．

属性可以限制迭代次数或函数计数MaxIterations或MaxFunctionEvaluations选项的求解器使用optimoptions．或者，如果您想让求解器在达到这些极限之一后继续运行，请提高这些选项的值。看到设置和更改选项．

在任何步骤中，中间计算都可以涉及到评估目标函数和当前迭代点附近的任何约束x_我．例如，求解器可以用有限差分估计梯度。在每一个附近的点，函数计数(F-count)增加1。这个数字典型的三维空间迭代结果表明，在具有正向有限差分大小delta的三维空间中，一次迭代通常对应函数数增加4。图中，e_我表示单位向量我坐标方向。

有时求解器尝试一个步骤并拒绝这个尝试。的信赖域，trust-region-reflective,trust-region-dogleg算法将这些失败的尝试计数为迭代，并在迭代显示中报告(未改变的)结果。的内点，有效集,levenberg-marquardt算法不会将失败的尝试计数为迭代，也不会在迭代显示中报告尝试。所有尝试的步骤都会增加F-count，不管算法是什么。

F-count是许多求解器迭代显示中的头文件。例如，请参见解释结果．

的F-count在输出结构中显示为output.funcCount，使您能够以编程方式访问计算计数。有关更多信息，请参见输出结构．

另请参阅

optimoptions

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