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Nombres de opciones actuales y antiguos

Muchos nombres de opciones han cambiado en la versión R2016a. optimset utiliza únicamente nombres de opciones antiguos. optimoptions acepta tanto nombres antiguos como actuales. No obstante, cuando configura una opción utilizando un par nombre-valor antiguo, optimoptions muestra el valor equivalente actual. Por ejemplo, la opción TolX antigua es equivalente a la opción StepTolerance actual.

options = optimoptions('fsolve','TolX',1e-4)
options = 

  fsolve options:

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

   Set properties:
               StepTolerance: 1.0000e-04

   Default properties:
                   Algorithm: 'trust-region-dogleg'
              CheckGradients: 0
                     Display: 'final'
    FiniteDifferenceStepSize: 'sqrt(eps)'
        FiniteDifferenceType: 'forward'
           FunctionTolerance: 1.0000e-06
      MaxFunctionEvaluations: '100*numberOfVariables'
               MaxIterations: 400
         OptimalityTolerance: 1.0000e-06
                   OutputFcn: []
                     PlotFcn: []
    SpecifyObjectiveGradient: 0
                    TypicalX: 'ones(numberOfVariables,1)'
                 UseParallel: 0

   Show options not used by current Algorithm ('trust-region-dogleg')

Las siguientes tablas proporcionan la misma información. La primera tabla enumera las opciones en orden alfabético según el nombre de opción antiguo y la segunda tabla enumera las opciones en orden alfabético según el nombre de opción actual. Las tablas incluyen únicamente aquellos nombres que difieren o tienen valores diferentes, y muestran los valores solo cuando el nombre antiguo y el actual no coinciden. Para ver los cambios en los solvers de Global Optimization Toolbox, consulte Options Changes in R2016a (Global Optimization Toolbox).

Nombres de opciones en orden según el nombre antiguo

Nombre antiguoNombre actualValores antiguosValores actuales
AlwaysHonorConstraintsHonorBounds'bounds', 'none'true, false
BranchingRuleBranchRule  
CutGenMaxIterCutMaxIterations  
DerivativeCheckCheckGradients'on', 'off'true, false
FinDiffRelStepFiniteDifferenceStepSize  
FinDiffTypeFiniteDifferenceType  
GoalsExactAchieveEqualityGoalCount  
GradConstrSpecifyConstraintGradient'on', 'off'true, false
GradObjSpecifyObjectiveGradient'on', 'off'true, false
HessianHessianApproximation'user-supplied', 'bfgs', 'lbfgs', 'fin-diff-grads', 'on', 'off'

'bfgs', 'lbfgs', 'finite-difference'

Se ignoran cuando HessianFcn o HessianMultiplyFcn no están vacías

HessFcnHessianFcn  
HessMultHessianMultiplyFcn  
HessUpdate (cambiado en la versión R2022a para fminunc)HessianApproximation"bfgs", "lbfgs", {"lbfgs",Positive Integer}, "dfp", "steepdesc""bfgs", "lbfgs", {"lbfgs",Positive Integer}
IPPreprocessIntegerPreprocess  
JacobianSpecifyObjectiveGradient  
JacobMultJacobianMultiplyFcn  
LPMaxIterLPMaxIterations  
MaxFunEvalsMaxFunctionEvaluations  
MaxIterMaxIterations  
MaxNumFeasPointsMaxFeasiblePoints  
MinAbsMaxAbsoluteMaxObjectiveCount  
PlotFcnsPlotFcn  
RelObjThresholdObjectiveImprovementThreshold  
RootLPMaxIterRootLPMaxIterations  
ScaleProblemScaleProblem'obj-and-constr', 'none'true, false
SubproblemAlgorithmSubproblemAlgorithm'cg', 'ldl-factorization''cg', 'factorization'
TolConConstraintTolerance  
TolFun (uso 1)OptimalityTolerance  
TolFun (uso 2)FunctionTolerance  
TolFunLPLPOptimalityTolerance  
TolGapAbsAbsoluteGapTolerance  
TolGapRelRelativeGapTolerance  
TolIntegerIntegerTolerance  
TolXStepTolerance  

Nombres de opciones en orden actual

Nombre actualNombre antiguoValores actualesValores antiguos
AbsoluteGapToleranceTolGapAbs  
AbsoluteMaxObjectiveCountMinAbsMax  
BranchRuleBranchingRule  
CheckGradientsDerivativeChecktrue, false'on', 'off'
ConstraintToleranceTolCon  
CutMaxIterationsCutGenMaxIter  
EqualityGoalCountGoalsExactAchieve  
FiniteDifferenceStepSizeFinDiffRelStep  
FiniteDifferenceTypeFinDiffType  
FunctionToleranceTolFun (uso 2)  
HessianApproximation para fminconHessian

'bfgs', 'lbfgs', 'finite-difference'

Se ignoran cuando HessianFcn o HessianMultiplyFcn no están vacías

'user-supplied', 'bfgs', 'lbfgs', 'fin-diff-grads', 'on', 'off'
HessianApproximation para fminunc (cambiado en la versión R2022a para fminunc)HessUpdate

"bfgs", "lbfgs", {"lbfgs",Positive Integer}

"bfgs", "lbfgs", {"lbfgs",Positive Integer}, "dfp", "steepdesc"
HessianFcnHessFcn  
HessianMultiplyFcnHessMult  
HonorBoundsAlwaysHonorConstraintstrue, false'bounds', 'none'
IntegerPreprocessIPPreprocess  
IntegerToleranceTolInteger  
JacobianMultiplyFcnJacobMult  
LPMaxIterationsLPMaxIter  
LPOptimalityToleranceTolFunLP  
MaxFeasiblePointsMaxNumFeasPoints  
MaxFunctionEvaluationsMaxFunEvals  
MaxIterationsMaxIter  
ObjectiveImprovementThresholdRelObjThreshold  
OptimalityToleranceTolFun (uso 1)  
PlotFcnPlotFcns  
RelativeGapToleranceTolGapRel  
RootLPMaxIterationsRootLPMaxIter  
ScaleProblemScaleProblemtrue, false'obj-and-constr', 'none'
SpecifyConstraintGradientGradConstrtrue, false'on', 'off'
SpecifyObjectiveGradientGradObj o Jacobiantrue, false'on', 'off'
StepToleranceTolX  
SubproblemAlgorithmSubproblemAlgorithm'cg', 'factorization''cg', 'ldl-factorization'

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