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优化选择参考

优化选项

下表描述了优化选项。使用optimoptions函数,或optimset为fminbnd，fminsearch，fzero,或lsqnonneg．

有关可用选项值和默认值的信息，请参阅单个函数参考页面。

选项的默认值取决于您调用的优化函数选项作为输入参数。您可以通过输入来确定任何优化函数的默认选项值optimoptions ('solvername'）或同等optimoptions (@solvername）．例如,

optimoptions (“fmincon”）

返回默认值的选项列表和默认值“内点”fmincon算法。查找另一个的默认值fmincon算法,设置算法选择。例如,

选择= optimoptions (“fmincon”，“算法”，“sqp”）

optimoptions"隐藏"一些选项，意味着它不显示它们的值。这些选项没有出现在该表中。相反，它们出现在隐藏选项．

优化选项

选项名称	描述	使用的功能	限制
`AbsoluteGapTolerance`	负的真实。`intlinprog`停止时，如果内部计算的上限(`U`)及下(`l`)的边界小于或等于`AbsoluteGapTolerance`： `U - L <=绝对间隙公差`．	`intlinprog`	`optimoptions`只有
`AbsoluteMaxObjectiveCount`	的数量F（x)以最小化最坏情况的绝对值。	`fminimax`
`算法`	选择求解器使用的算法。	`fmincon`，`fminunc`，`fsolve`，`linprog`，`lsqcurvefit`，`lsqlin`，`lsqnonlin`，`quadprog`
`BarrierParamUpdate`	中选择更新屏障参数的算法`“内点”`算法,要么`“单调”`或`预估的`．	`fmincon`
`BranchRule`	选择分支组件的规则: `“maxpscost”`-具有最大伪成本的部分。看到分支界限法． `“strongpscost”`-具有最大伪成本的小数部分，并对伪成本进行仔细估计。看到分支界限法． `“可靠性”`-具有最大伪成本的小数部分，其伪成本的估计甚至比in更为仔细`“strongpscost”`．看到分支界限法． `“mostfractional”`-小数部分最接近的成分`1/2`． `“maxfun”`-目标向量绝对值中对应分量最大的分数分量`f`．	`intlinprog`	`optimoptions`只有
`CheckGradients`	比较用户提供的解析导数(梯度或雅可比矩阵，取决于选择的求解器)和有限差分导数。	`fgoalattain`，`fmincon`，`fminimax`，`fminunc`，`fseminf`，`fsolve`，`lsqcurvefit`，`lsqnonlin`	`optimoptions`只有。为`optimset`,使用`DerivativeCheck`
`ConstraintTolerance`	对约束违背的容忍。	`coneprog`，`fgoalattain`，`fmincon`，`fminimax`，`fseminf`，`intlinprog`，`linprog`，`lsqlin`，`quadprog`	`optimoptions`只有。为`optimset`,使用`TolCon`
`CutGeneration`	切割世代的水平(见减少代)： `“没有”`——没有削减。使`CutMaxIterations`无关紧要的。 `“基本”`-正常切割世代。 `“中间”`-使用更多的切割类型。 `“高级”`-使用大多数切割类型。	`intlinprog`	`optimoptions`只有
`CutMaxIterations`	在进入分支定界阶段之前通过所有切割生成方法的次数，为整数`1`通过`50`．通过设置`CutGeneration`选项`“没有”`．	`intlinprog`	`optimoptions`只有
`显示`	显示水平。 `“关闭”`显示没有输出。 `“通路”`在每次迭代时显示输出，并给出默认退出消息。 `“iter-detailed”`在每次迭代时显示输出，并给出技术退出消息。 `“通知”`仅在函数不收敛时显示输出，并给出默认退出消息。 `“notify-detailed”`仅在函数不收敛时显示输出，并给出技术退出消息。 `“最后一次”`只显示最终输出，并给出默认的退出消息。 `最后详细的`只显示最终输出，并给出技术性退出消息。	所有人。有关应用的值，请参阅各个函数参考页。
`EnableFeasibilityMode`	选择实现可行性的算法`“内点”`算法。`真正的`使用与默认算法不同的算法`假`．	`fmincon`
`EqualityGoalCount`	明确目标所需的目标数量`有趣的`达到设定的目标。如果有必要，重新安排你的目标`fgoalattain`实现第一`EqualityGoalCount`目标准确。	`fgoalattain`	`optimoptions`只有。为`optimset`,使用`GoalsExactAchieve`
`FiniteDifferenceStepSize`	有限差分的标量或向量步长因子。当您设置`FiniteDifferenceStepSize`一个向量`v`，正有限差分`δ`是 `δ= v 标志的(x) 马克斯(abs (x)、TypicalX);` 在哪里`符号“(x) =符号(x)`除了`标志' (0)= 1`．中心有限差分是 `δ= v *马克斯(abs (x)、TypicalX);` 标量`FiniteDifferenceStepSize`展开成一个向量。默认值是`sqrt (eps)`对于正向有限差分，和`eps ^ (1/3)`对于中心有限差分。	`fgoalattain`，`fmincon`，`fminimax`，`fminunc`，`fseminf`，`fsolve`，`lsqcurvefit`，`lsqnonlin`	`optimoptions`只有。为`optimset`,使用`FinDiffRelStep`
`FiniteDifferenceType`	用于估计梯度的有限差分是`“前进”`(默认),或`“中央”`(居中)，它需要两倍的函数求值，但应该更准确。`“中央”`在中求值时，差异可能会违反界限`fmincon`内点计算，如果`HonorBounds`选项设置为`假`．	`fgoalattain`，`fmincon`，`fminimax`，`fminunc`，`fseminf`，`fsolve`，`lsqcurvefit`，`lsqnonlin`	`optimoptions`只有。为`optimset`,使用`FinDiffType`
`FunctionTolerance`	函数值的终止公差。	`fgoalattain`，`fmincon`，`fminimax`，`fminsearch`，`fminunc`，`fseminf`，`fsolve`，`lsqcurvefit`，`lsqlin`，`lsqnonlin`，`quadprog`	`optimoptions`只有。为`optimset`,使用`TolFun`
`HessianApproximation`	Hessian近似法:`“蓄热”`，`“lbfgs”`，`{“lbfgs”,正整数}`,或`有限差分的`．忽略时`HessianFcn`或`HessianMultiplyFcn`非空的。	`fmincon`	`optimoptions`只有。为`optimset`,使用`黑森`
`HessianFcn`	用户提供的Hessian，指定为函数句柄(参见包括麻布)．	`fmincon`，`fminunc`	`optimoptions`只有。为`optimset`,使用`HessFcn`
`HessianMultiplyFcn`	用户提供的Hessian乘法函数，指定为函数句柄。忽略时`HessianFcn`非空的。	`fmincon`，`fminunc`，`quadprog`	`optimoptions`只有。为`optimset`,使用`HessMult`
`启发式`	搜索可行点的算法(见寻找可行解的启发式金宝搏官方网站)： `“基本”` `“中间”` `“高级”` `“rss”` `“rin”` `“圆”` `“潜水”` `“rss-diving”` `“rins-diving”` `“round-diving”` `“没有”`	`intlinprog`	`optimoptions`只有
`HeuristicsMaxNodes`	限制节点数量的严格正整数`intlinprog`可以在其分支定界中探索寻找可行点。看到寻找可行解的启发式金宝搏官方网站．	`intlinprog`	`optimoptions`只有
`HonorBounds`	默认的`真正的`确保在每次迭代时都满足约束条件。通过设置to来关闭`假`．	`fmincon`	`optimoptions`只有。为`optimset`,使用`AlwaysHonorConstraints`
`IntegerPreprocess`	整数预处理的类型(参见混合整数规划预处理)： `“没有”`-使用很少的整数预处理步骤。 `“基本”`—使用适量的整数预处理步骤。 `“高级”`—使用所有可用的整数预处理步骤。	`intlinprog`	`optimoptions`只有
`IntegerTolerance`	真正的从`1 e-6`通过`1 e - 3`，其中与解的一个组成部分的整数的最大偏差`x`可以被认为是一个整数。`IntegerTolerance`不是一个停止的标准。	`intlinprog`	`optimoptions`只有
`JacobianMultiplyFcn`	用户定义的雅可比矩阵乘法函数，指定为函数句柄。忽略,除非`SpecifyObjectiveGradient`是`真正的`为`fsolve`，`lsqcurvefit`,`lsqnonlin`．	`fsolve`，`lsqcurvefit`，`lsqlin`，`lsqnonlin`
`LinearSolver`	算法中的内部线性求解器类型。为`lsqlin`和`quadprog`： `“汽车”`——使用`“稀疏”`如果通过的二次矩阵是稀疏的(`H`为`quadprog`，`C`为`lsqlin`)，`“密集”`否则。 `“稀疏”`-使用稀疏线性代数。 `“密集”`-使用密集线性代数。为`coneprog`： `“汽车”`(默认)`coneprog`选择步进求解器。如果问题是稀疏的，步骤求解器就是`“prodchol”`．否则，步进解算器为`“增强”`． `“增强”`-扩充形式的步进求解器。看到［１］． `“正常”`-标准形式的步进求解器。看到［１］． `“prodchol”`-乘积形式的Cholesky步进求解器。看到［4］和［5］． `“舒尔”`舒尔补码法步进求解器。看到［２］．	`coneprog`，`lsqlin“内点”`算法和`quadprog“interior-point-convex”`算法
`LPMaxIterations`	严格正整数，分支定界过程中每个节点的单纯形算法迭代的最大次数。	`intlinprog`	`optimoptions`只有
`LPOptimalityTolerance`	非负实，即减少的成本必须超过`LPOptimalityTolerance`作为基数的变量。	`intlinprog`	`optimoptions`只有
`MaxFunctionEvaluations`	允许的函数求值的最大数目。	`fgoalattain`，`fminbnd`，`fmincon`，`fminimax`，`fminsearch`，`fminunc`，`fseminf`，`fsolve`，`lsqcurvefit`，`lsqnonlin`	`optimoptions`只有。为`optimset`,使用`MaxFunEvals`
`MaxIterations`	允许的最大迭代次数。	除了`fzero`和`lsqnonneg`	`optimoptions`只有。为`optimset`,使用`麦克斯特`
`MaxFeasiblePoints`	严格的正整数。`intlinprog`如果找到就停止`MaxFeasiblePoints`整数可行点。	`intlinprog`	`optimoptions`只有
`MaxNodes`	严格正整数，它是求解器在分支定界过程中探索的最大节点数。	`intlinprog`
`MaxTime`	算法允许的最大秒数。	`coneprog`，`intlinprog`，`linprog`
`NodeSelection`	选择接下来要研究的节点。 `“simplebestproj”`-最佳投影。看到分支界限法． `“minobj”`—探索目标函数最小的节点。 `“mininfeas”`-探索具有最小整数不可行的和的节点。看到分支界限法．	`intlinprog`	`optimoptions`只有
`ObjectiveCutOff`	真实的比`负`．默认值是`正`．	`intlinprog`	`optimoptions`只有
`ObjectiveImprovementThreshold`	负的真实。`intlinprog`只有当它定位到另一个目标函数值至少为的解时，才改变当前的可行解`ObjectiveImprovementThreshold`低:(fold - fnew)/(1 + \|fold\|) > ObjectiveImprovementThreshold．	`intlinprog`	`optimoptions`只有
`ObjectiveLimit`	如果目标函数值小于`ObjectiveLimit`当迭代可行时，迭代停止。	`fmincon`，`fminunc`，`lsqlin`，`quadprog`
`OptimalityTolerance`	一阶最优性的终止公差。	`coneprog`，`fgoalattain`，`fmincon`，`fminimax`，`fminunc`，`fseminf`，`fsolve`，`linprog`（`内点`唯一的),`lsqcurvefit`，`lsqlin`，`lsqnonlin`，`quadprog`	`optimoptions`只有。为`optimset`,使用`TolFun`
`OutputFcn`	指定优化函数在每次迭代时调用的一个或多个用户定义函数。传递一个函数句柄或函数句柄的单元格数组。看到输出函数和绘图函数语法或intlinprog输出函数和绘图函数语法．	`fgoalattain`，`fminbnd`，`fmincon`，`fminimax`，`fminsearch`，`fminunc`，`fseminf`，`fsolve`，`fzero`，`intlinprog`，`lsqcurvefit`，`lsqnonlin`
`PlotFcn`	绘制算法执行时的各种进度度量。从预定义的情节中选择或编写您自己的。给出列出的函数名，或者函数句柄，例如`@optimplotx`．传递内置的plot函数名、函数句柄或内置名称或函数句柄的单元格数组。对于定制的绘图函数，传递函数句柄。 `“optimplotx”`绘制当前点 `“optimplotfunccount”`绘制函数计数 `“optimplotfval”`绘制函数值 `“optimplotfvalconstr”`将找到的最佳可行目标函数值绘制成线图。该图以红色表示不可行点，以蓝色表示可行点，使用的可行性公差为`1 e-6`． `“optimplotconstrviolation”`绘制最大约束违背 `“optimplotresnorm”`绘制残差的范数 `“optimplotfirstorderopt”`绘制一阶最优性 `“optimplotstepsize”`绘制步长 `“optimplotmilp”`绘制混合整数线性规划的间隙看到绘制函数或intlinprog输出函数和绘图函数语法．	`fgoalattain`，`fminbnd`，`fmincon`，`fminimax`，`fminsearch`，`fminunc`，`fseminf`，`fsolve`，`fzero`，`intlinprog`，`lsqcurvefit`，`lsqnonlin`．有关应用的值，请参阅各个函数参考页。	`optimoptions`只有。为`optimset`,使用`PlotFcns`
`RelativeGapTolerance`	真正的从`0`通过`1`．`intlinprog`停止时，如果内部计算的上部(`U`)及下(`l`)的边界小于或等于`RelativeGapTolerance`： `(U - L) / (abs(U) + 1) <=相对vegaptolerance`． `intlinprog`自动修改公差大`l`大小: 公差=`min (1 / (1 + L \| \|), RelativeGapTolerance)`	`intlinprog`	`optimoptions`只有
`RootLPAlgorithm`	求解线性规划的算法: `对偶单纯形的`—对偶单纯形算法 `“primal-simplex”`-原始单纯形算法	`intlinprog`	`optimoptions`只有
`RootLPMaxIterations`	非负整数即单纯形算法的最大迭代次数来解决初始线性规划问题。	`intlinprog`	`optimoptions`只有
`ScaleProblem`	为`fmincon内点`和`sqp`算法,`真正的`使算法对所有约束和目标函数进行初值归一化。通过设置为默认值来禁用`假`．	`fmincon`
`SpecifyConstraintGradient`	用户定义的非线性约束梯度。	`fgoalattain`，`fmincon`，`fminimax`	`optimoptions`只有。为`optimset`,使用`GradConstr`
`SpecifyObjectiveGradient`	用户定义的梯度或目标函数的雅可比矩阵。	`fgoalattain`，`fmincon`，`fminimax`，`fminunc`，`fseminf`，`fsolve`，`lsqcurvefit`，`lsqnonlin`	`optimoptions`只有。为`optimset`,使用`GradObj`或`雅可比矩阵`
`StepTolerance`	终止上公差x．	所有的功能除了`linprog`和`coneprog`
`SubproblemAlgorithm`	确定如何计算迭代步骤。	`fmincon`，`fminunc`，`fsolve`，`lsqcurvefit`，`lsqlin`，`lsqnonlin`
`TypicalX`	数组，指定参数数组的典型大小`x`．数组的大小等于`x0`，起点。主要用于缩放有限差分进行梯度估计。	`fgoalattain`，`fmincon`，`fminimax`，`fminunc`，`fseminf`，`fsolve`，`lsqcurvefit`，`lsqlin`，`lsqnonlin`，`quadprog`
`UseParallel`	当`真正的`，适用的求解器并行估计梯度。通过设置为禁用`假`．	`fgoalattain`，`fmincon`，`fminimax`，`fminunc`，`fsolve`，`lsqcurvefit`，`lsqnonlin`．

隐藏选项

optimoptions"隐藏"一些选项，意味着它不显示它们的值。要了解如何查看这些选项，以及为什么隐藏它们，请参见视图选项．

函数参考页列出了这些选项斜体。

隐藏的优化工具箱选项
隐藏的全局优化工具箱选项

隐藏的优化工具箱选项

该表列出隐藏的最优化工具箱™选项。

选项optimoptions隐藏了

选项名称	描述	使用的功能	限制
诊断	显示关于要最小化或解决的函数的诊断信息。	除了`fminbnd`，`fminsearch`，`fzero`,`lsqnonneg`
DiffMaxChange	有限差分的最大变量变化。	`fgoalattain`，`fmincon`，`fminimax`，`fminunc`，`fseminf`，`fsolve`，`lsqcurvefit`，`lsqnonlin`
DiffMinChange	有限差分中变量变化的最小值。	`fgoalattain`，`fmincon`，`fminimax`，`fminunc`，`fseminf`，`fsolve`，`lsqcurvefit`，`lsqnonlin`
FunValCheck	检查目标函数和约束值是否有效。`“上”`当目标函数或约束返回值时显示错误`复杂的`，`南`,或`正`．请注意 `FunValCheck`不返回错误为`正`一起使用时`fminbnd`，`fminsearch`,或`fzero`,处理`正`适当。 `“关闭”`显示没有错误。	`fgoalattain`，`fminbnd`，`fmincon`，`fminimax`，`fminsearch`，`fminunc`，`fseminf`，`fsolve`，`fzero`，`lsqcurvefit`，`lsqnonlin`
HessPattern	有限差分的Hessian稀疏模式。矩阵的大小是n × n，其中n是元素的个数`x0`，起点。	`fmincon`，`fminunc`
HessUpdate	拟牛顿更新计划。	`fminunc`
InitBarrierParam	最初的障碍的价值。	`fmincon`
InitDamping	初始Levenberg-Marquardt参数。	`fsolve`，`lsqcurvefit`，`lsqnonlin`	`optimoptions`只有
InitTrustRegionRadius	信任区域的初始半径。	`fmincon`
JacobPattern	有限差分雅可比矩阵的稀疏模式。矩阵的大小是`米`——- - - - - -`n`,在那里`米`用户指定的函数是否返回第一个参数中的值的数量`有趣的`,`n`元素的个数是多少`x0`，起点。	`fsolve`，`lsqcurvefit`，`lsqnonlin`
LPPreprocess	为松弛线性程序解的预处理类型(见线性规划预处理)： `“没有”`——没有预处理。 `“基本”`——使用预处理。	`intlinprog`	`optimoptions`只有
MaxPCGIter	预条件共轭梯度法允许的最大迭代次数。	`fmincon`，`fminunc`，`fsolve`，`lsqcurvefit`，`lsqlin`，`lsqnonlin`，`quadprog`
MaxProjCGIter	投影共轭梯度迭代次数的公差这是一个内部迭代，而不是算法的迭代次数。	`fmincon`
MaxSQPIter	序列二次规划方法允许的最大迭代次数。	`fgoalattain`，`fmincon`，`fminimax`
MeritFunction	使用目标达成/最大最小价值函数(多目标)vs。`fmincon`(单目标)。	`fgoalattain`，`fminimax`
PrecondBandWidth	PCG预处理器的上限带宽。设置为`“正”`用直接分解代替CG。	`fmincon`，`fminunc`，`fsolve`，`lsqcurvefit`，`lsqlin`，`lsqnonlin`，`quadprog`
进行预处理	水平LP预处理前的单纯形或对偶单纯形算法迭代。	`linprog`	`optimoptions`只有
RelLineSrchBnd	相对界限线上搜索步长。	`fgoalattain`，`fmincon`，`fminimax`，`fseminf`
RelLineSrchBndDuration	中指定的边界所对应的迭代次数`RelLineSrchBnd`应该是主动的。	`fgoalattain`，`fmincon`，`fminimax`，`fseminf`
ScaleProblem	当使用`算法`选项`“levenberg-marquardt”`,设置`ScaleProblem`选项`的雅可比矩阵`有时可以帮助解决大规模问题。	`fsolve`，`lsqcurvefit`，`lsqnonlin`
TolConSQP	内部SQP迭代的约束违背容忍。	`fgoalattain`，`fmincon`，`fminimax`，`fseminf`
TolPCG	PCG迭代的终止公差。	`fmincon`，`fminunc`，`fsolve`，`lsqcurvefit`，`lsqlin`，`lsqnonlin`，`quadprog`
TolProjCG	投影共轭梯度算法的相对容差这是针对内部迭代，而不是算法迭代。	`fmincon`
TolProjCGAbs	投影共轭梯度算法的绝对容差这是针对内部迭代，而不是算法迭代。	`fmincon`

隐藏的全局优化工具箱选项

隐藏这些选项的原因，请参见Options隐藏的选项(全局优化工具箱)．

选项optimoptions隐藏了

选项名称	使用的功能
缓存	`patternsearch`
CacheSize	`patternsearch`
CacheTol	`patternsearch`
DisplayInterval	`particleswarm`，`simulannealbnd`
FunValCheck	`particleswarm`
HybridInterval	`simulannealbnd`
InitialPenalty	`遗传算法`，`patternsearch`
MaxMeshSize	`patternsearch`
MeshRotate	`patternsearch`
MigrationDirection	`遗传算法`
MigrationFraction	`遗传算法`
MigrationInterval	`遗传算法`
PenaltyFactor	`遗传算法`，`patternsearch`
PlotInterval	`遗传算法`，`patternsearch`，`simulannealbnd`
StallTest	`遗传算法`
TolBind	`patternsearch`

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