Error using fmincon (line 816), Hessian option set to 'on' but no Hessian function provided in optio

最新推荐文章于 2024-11-13 16:21:52 发布
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Error using fmincon (line 816), Hessian option set to 'on' but no Hessian function provided in options HessFcn nor in HessMult


解决方案在options = optimset('GradObj','on', 'Hessian','on');前面加上'Algorithm','trust-region-reflective' 

options = optimset('Algorithm','trust-region-reflective' ,'GradObj','on', 'Hessian','on');亲测可用


http://www.mathworks.com/matlabcentral/answers/154689-fmincon-in-matlab-2014a

Lynne-huang
关注
Matlab中fminunc函数的意义 以及options函数的初级用法。
gzp444280620的博客
10-20 7万+
本文问题出自Stanford大学 Andrew Ng 老师的机器学习week 3  Logistic Regression Model  中出现如下高级函数： 该过程涉及matlab两个函数 fminunc 和options; 要清楚的了解这两个算法如何使用，我们需要知道自定义函数的使用方法，以图上的自定义函数function [jVal,gradient] = costFunction(t
杨建超老师代码可能遇到的问题
小长冲冲里的一只羊的专栏
12-21 7113
最近在拜读杨老师的基于稀疏字典的论文，并运行了作者提供的代码，遇到了一些问题，因为有人也问我这个问题，所以分享一下自己的心得（我的版本是matlab2013a）： 最可能遇到的问题的显示如下： 箭头所指的函数就是问题所在，原代码里面train_couupled少传了一个参数，添加一个upscale参数就可以了（这个在文件Demo_Dicttionary_Training.m里面
[Matlab]Fmincono函数Options参数设置
huahua_yuzi的博客
05-27 9132
Options格式 option = optimoptions(@fmincon,‘参数名1’, 参数值1, ‘参数名2’, 参数值2) Options参数 Algorithm 规定fmincon算法： interior - point（默认） trust - region - reflective（能够应对大规模规划问题，使用条件：目标函数包含了梯度，边界和线性约束只能存在一个） sqp sqp-legacy active-set 后三种为中规模算法，官方推荐先尝试sqp，再尝试active-set； D
matlab-fmincon函数做优化、optimoptions用法
RainbowCoral的博客
11-13 2912
从x0开始，尝试在满足线性等式以及不等式A*x ≤ b、c(x) ≤ 0和ceq(x) = 0的情况下寻找fun中所述的函数的最小值点x。对x中的设计变量定义一组下界和上界，使解始终lb≤x≤ub范围内。：目标函数、需要最小化的函数：初值。x0可以是标量、向量或矩阵。：线性不等式A*x ≤ b的系数矩阵/系数。如果不存在不等式，则设置A = []和b = []。：线性等式的系数矩阵/系数。如果不存在等式，请设置Aeq = []和beq = []。：设计变量的下界和上界，使解始终在lb≤x≤ub范围内。
通过matlab自带的fmincon工具箱函数实现多维目标优化仿真
FPGA/MATLAB学习教程/源码/项目合作开发
06-09 1万+
具体来说，需要将约束条件转化为等式约束条件和不等式约束条件的形式，并将其输入到fmincon函数中。具体来说，可以使用非线性约束条件的拉格朗日函数对其进行处理，得到等式约束条件和不等式约束条件的形式。其中，x(1)和x(2)是优化变量，c是不等式约束条件，表示x(1)^2+x(2)^2≤1和x(1)-x(2)≤-1，ceq是等式约束条件，为空。对于不等式约束条件c(x)≤0，可以将其转化为等式约束条件c(x) + s = 0和s≥0的形式，其中s是松弛变量。其中，f(x)是目标函数，λ是拉格朗日乘子。
【MATLAB】求解约束条件下的目标函数最值（fmincon用法解析）
haoweixl的博客
06-12 5万+
这里写自定义目录标题MATLAB优化函数fmincon解析二、实例展示线性不等式约束 【MATLAB】求解约束条件下的最值（fmincon用法解析） 简介 Matlab的函数fmincon用来求最小约束非线性多变量函数，是一个非线性编程求解器，算出指定的问题的最小值。 其约束分为五种，作为fmincon的输入参数，分别是 A 线性不等式约束—具体指的是实矩阵 b 线性不等式约束–具体指的是 实数向量 以官网给的举例– MATLAB优化函数fmincon解析 [x,fval,exitflag,output,
matlab的 fmincg 函数,matlab优化函数（比如fmincon）的具体实现代码能不能看到
weixin_39996762的博客
03-17 863
★小木虫: 金币+0.5, 给个红包，谢谢回帖引用回帖:kubilife at 2016-05-27 23:33:51看起来乱乱的，感觉最核心的代码是看不到的...内置函数的看不到!这个可以看到啊!function [X,FVAL,EXITFLAG,OUTPUT,LAMBDA,GRAD,HESSIAN] = fmincon(FUN,X,A,B,Aeq,Beq,LB,UB,NONLCON,optio...
matlab优化函数fminunc
weixin_30678821的博客
07-25 3215
一起来学演化计算-matlab优化函数fminunc 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me fminunc 求无约束多变量函数的最小值 非线性编程求解器 找到指定问题的最小值，\(min_{x}f(x)\) ,其中f(x)是一个返回一个标量的函数，x是一个向量或者矩阵。 语法 x = fminunc(fun,x0) x = fminunc(fun,x0,optio...
MATLAB非线性规划入门fmincon函数及传额外传参数
weixin_41146894的博客
10-22 2万+
导读：在工程、科学和金融等领域，非线性规划（Nonlinear Programming，简称NLP）是一个常见而重要的问题。MATLAB提供了强大的非线性规划求解工具，其中最常用的函数之一是fmincon。本文将介绍fmincon函数的基本用法以及如何在MATLAB中使用它来解决非线性规划问题。
hessian在php中安装配置与使用方法
凯歌技术控团队
09-07 394
1.推荐博客，亲测有效 2.推荐博客，亲测有效 3.推荐博客，亲测有效 1.hessian是什么？ Hessian是一个轻量级的远程的数据交换工具，使用简单的方法提供了RMI(远程方法调用)的功能. 相比WebService，Hessian更简单、快捷。采用的是二进制RPC协议，因为采用的是二进制协议，所以它很适合于发送二进制数据 。 Hessian是由caucho提供的一种开源的远程...
关于Hessian一些报错的解决方案总结
dengdaixing的博客
08-19 1078
Hessian是一个轻量级的remoting onhttp工具，使用简单的方法提供了RMI的功能。 相比WebService，Hessian更简单、快捷。采用的是二进制RPC协议，因为采用的是二进制协议，所以它很适合于发送二进制数据。这也正是工作时引入Hessian的一个重要原因，简单易配置。但是同样也有缺点，高版本对于低版本的向下兼容处理的并不好、一直流传一句话，“对于hessian，能不用高版...
Matlab优化问题05—fmincon
交通分配与复杂网络分析
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说明：fmincon一般用来求解多元有约束非线性最优化问题，其中约束可以包含等式约束和非线性约束。其全调用格式为： [x,fval,exitflag,output,lambda,grad,hessian]=fmincon(fun,x0,A,b,Aeq,beq,lb,ub,nonlcon) 【例1】求侧面积为常数150m2的体积最大的长方体体积，并求出各棱长。 解：设棱长分别为x1,x2,x3
hessian简单实例
skycliff的专栏
10-26 1233
最近对分布式，很感兴趣。EJB那厮太复杂了，hessian 从j2ee without EJB上看到，不多，试试。下面就是我的代码，代码已经测试过了。web.xml xmlns="http://java.sun.com/xml/ns/j2ee"  xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"  xsi:schemaLocatio
Ubuntu下各种问题汇总
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GPG error: ************ NO_PUBKEY 82EB5823F4FE239D http://blog.chinaunix.net/uid-20420254-id-2890214.html
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Speeded Up Robust Features（SURF，加速稳健特征），是一种稳健的局部特征点检测和描述算法。SURF算法就涉及了Hessian矩阵提取特征点原理，如下： Hessian矩阵是一个多元函数的二阶偏导数构成的方阵，描述了函数的局部曲率。对一个图像f(x,y)，其Hessian矩阵如下： 在构造Hessian矩阵前需要对图像进行高斯滤波，去除噪声引起的像素突变，
MATLAB优化函数fmincon解析
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MATLAB，优化函数fmincon解析 [x,fval,exitflag,output,lambda,grad,hessian]=fmincon（fun,x0,A,b,Aeq,beq,lb,ub,nonlcon,options)； ...
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在机器学习课程里提到了这个矩阵，那么这个矩阵是从哪里来，又是用来作什么用呢?先来看一下定义：黑塞矩阵（Hessian Matrix），又译作海森矩阵、海瑟矩阵、海塞矩阵等，是一个多元函数的二阶偏导数构成的方阵，描述了函数的局部曲率。黑塞矩阵最早于19世纪由德国数学家Ludwig Otto Hesse提出，并以其名字命名。黑塞矩阵常用于牛顿法解决优化问题。一般来说, 牛顿法主要应用在两个方面, 1,
Matlab非线性规划之fmincon()函数
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关于非线性规划 非线性规划问题是指目标函数或者约束条件中包含非线性函数的规划问题。 前面我们学到的线性规划更多的是理想状况或者说只有在习题中，为了便于我们理解，引导我们进入规划模型的一种情况。相比之下，非线性规划会更加贴近实际的生活。那这节我们先通过一个类似于线性规划中linprog（）函数的fmincon（）来体会一下这类问题的解决过程。 一、fmincon()的基本形式 基本形式如下：x = fmincon(‘fun’,x0,A,b,Aeq,beq,lb,ub,‘nonlcon’,options) ；
Failure in initial objective function evaluation. FMINCON cannot continue.
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### FMINCON 初始目标函数评估失败解决方案 当遇到 `FMINCON` 的初始目标函数评估失败时，这通常意味着所提供的起始点无法满足约束条件或是存在其他输入错误。为了有效处理此类问题并找到合适的解法，可以采取以下措施： #### 1. 验证输入参数的有效性 确保传递给 `FMINCON` 函数的所有变量都具有合理的数值范围，并且这些值确实存在于定义域内[^1]。 ```matlab % 定义边界和其他必要选项前先验证数据有效性 if ~isfinite(x0) || any(~isfinite(lb)) || any(~isfinite(ub)) error('Input parameters must be finite.'); end ``` #### 2. 调整初值设置 如果可能的话，尝试改变初始化猜测向量 `x0` 来避开可能导致计算不稳定性的区域；也可以考虑缩小上下限之间的差距来帮助算法更快收敛于可行区域内[^2]。 #### 3. 使用更宽松的终止准则 适当放宽某些控制精度的标准（如梯度容忍度），使得求解器能够在不违反主要限制的情况下继续运行直到获得更好的估计结果[^3]。 ```matlab options = optimoptions(@fmincon, 'Algorithm', 'sqp',... 'FunctionTolerance', 1e-8,... 'ConstraintTolerance', 1e-6); [x,fval] = fmincon(fun,x0,A,b,Aeq,beq,lb,ub,[],options); ``` #### 4. 启用诊断模式 启用详细的输出显示可以帮助识别具体在哪一步骤发生了异常情况，从而为进一步调试提供线索[^4]。 ```matlab dispOpt = struct('Display','iter'); [x,fval] = fmincon(... , dispOpt); % 将上述省略部分补充完整即可 ``` 通过以上方法应该能够有效地减少甚至消除由于不当配置所引起的 `FMINCON` 初始化阶段的目标函数评价失败现象。
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