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Elija entre optimoptions y optimset

Anteriormente, la forma recomendada de establecer las opciones era utilizar.optimset Ahora la recomendación general es utilizar, con algunas advertencias enumeradas a continuación.optimoptions

todavía funciona, y es la única manera de establecer las opciones para los solucionadores que están disponibles sin una licencia:,,, y.optimsetOptimization Toolbox™fminbndfminsearchfzerolsqnonneg

Nota

Algunas otras cajas de herramientas utilizan opciones de optimización y requieren que pases las opciones creadas usando, no.optimsetoptimoptions Compruebe la documentación de las cajas de herramientas.

organiza las opciones por Solver, con una visualización más centrada y exhaustiva que:optimoptionsoptimset

  • Crea y modifica solo las opciones que se aplican a un solucionador

  • Muestra las opciones de opción y los valores predeterminados para un solucionador/algoritmo específico

  • Muestra vínculos para obtener más información sobre las opciones de solucionador y otros algoritmos de solucionador disponibles

sólo utiliza opciones.intlinprogoptimoptions

La principal diferencia en la creación de opciones es:

  • Para, incluya el nombre del solucionador como primer argumento.optimoptions

    options = optimoptions(SolverName,Name,Value,...)
  • Para, la sintaxis no incluye el nombre del solucionador.optimset

    options = optimset(Name,Value,...)

En ambos casos, puede consultar o cambiar las opciones mediante la notación de puntos. Mira y.Establecer y cambiar opcionesVer opciones

Por ejemplo, compare la visualización de la de.optimoptionsoptimset

options = optimoptions(@fminunc,'SpecifyObjectiveGradient',true)
options =     fminunc options:     Options used by current Algorithm ('trust-region'):    (Other available algorithms: 'quasi-newton')     Set properties:     SpecifyObjectiveGradient: 1     Default properties:                    Algorithm: 'trust-region'               CheckGradients: 0                      Display: 'final'     FiniteDifferenceStepSize: 'sqrt(eps)'         FiniteDifferenceType: 'forward'            FunctionTolerance: 1.0000e-06                   HessianFcn: []           HessianMultiplyFcn: []       MaxFunctionEvaluations: '100*numberOfVariables'                MaxIterations: 400          OptimalityTolerance: 1.0000e-06                    OutputFcn: []                      PlotFcn: []                StepTolerance: 1.0000e-06          SubproblemAlgorithm: 'cg'                     TypicalX: 'ones(numberOfVariables,1)'     Show options not used by current Algorithm ('trust-region')
options = optimset('GradObj','on')
options =     struct with fields:                     Display: []                MaxFunEvals: []                    MaxIter: []                     TolFun: []                       TolX: []                FunValCheck: []                  OutputFcn: []                   PlotFcns: []            ActiveConstrTol: []                  Algorithm: []     AlwaysHonorConstraints: []            DerivativeCheck: []                Diagnostics: []              DiffMaxChange: []              DiffMinChange: []             FinDiffRelStep: []                FinDiffType: []          GoalsExactAchieve: []                 GradConstr: []                    GradObj: 'on'                    HessFcn: []                    Hessian: []                   HessMult: []                HessPattern: []                 HessUpdate: []           InitBarrierParam: []      InitTrustRegionRadius: []                   Jacobian: []                  JacobMult: []               JacobPattern: []                 LargeScale: []                   MaxNodes: []                 MaxPCGIter: []              MaxProjCGIter: []                 MaxSQPIter: []                    MaxTime: []              MeritFunction: []                  MinAbsMax: []         NoStopIfFlatInfeas: []             ObjectiveLimit: []       PhaseOneTotalScaling: []             Preconditioner: []           PrecondBandWidth: []             RelLineSrchBnd: []     RelLineSrchBndDuration: []               ScaleProblem: []                    Simplex: []        SubproblemAlgorithm: []                     TolCon: []                  TolConSQP: []                 TolGradCon: []                     TolPCG: []                  TolProjCG: []               TolProjCGAbs: []                   TypicalX: []                UseParallel: []

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