matlab优化 带参数设置,优化选项参考 - MATLAB & Simulink - MathWorks 中国

本文详细介绍了MATLAB优化过程中的一些关键参数设置,包括AbsoluteGapTolerance、BranchRule、CutGeneration等,这些参数对算法的收敛性和效率有着显著影响。通过调整这些选项,可以更好地控制优化过程,提升解决方案的质量。

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AbsoluteGapTolerance非负实数。如果内部计算的目标函数的上界 (U) 和下界 (L) 之间的差小于或等于 AbsoluteGapTolerance,则 intlinprog 停止:

U – L <=

AbsoluteGapTolerance。

AbsoluteMaxObjectiveCountF(x) 的数量,用于最小化最差情形绝对值。

BranchRule选择分支分量的规则:

'maxpscost' - 具有最大伪代价的小数分量。请参阅分支定界。

'strongpscost' - 具有最大伪代价的小数分量,需要审慎估计伪代价。请参阅分支定界。

'reliability' - 具有最大伪代价的小数分量,需要比 'strongpscost' 更为审慎地估计伪代价。请参阅分支定界。

'mostfractional' - 小数部分最接近 1/2 的分量。

'maxfun' - 目标向量 f 的绝对值中对应分量最大的小数分量。

CheckGradients将用户提供的分析导数(梯度或 Jacobian 矩阵,取决于所选求解器)与有限差分导数进行比较。仅限于 optimoptions。对于 optimset,使用 DerivativeCheck

CutGeneration切割生成的级别(请参阅切割生成):

'none' - 无切割。使 CutMaxIterations 不相关。

'basic' - 正常切割生成。

'intermediate' - 使用更多切割类型。

'advanced' - 使用大多数切割类型。

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