optimoptions

options = 
  fmincon options:

   Options used by current Algorithm ('interior-point'):
   (Other available algorithms: 'active-set', 'sqp', 'sqp-legacy', 'trust-region-reflective')

   Set properties:
     No options set.

   Default properties:
                    Algorithm: 'interior-point'
           BarrierParamUpdate: 'monotone'
               CheckGradients: 0
          ConstraintTolerance: 1.0000e-06
                      Display: 'final'
        EnableFeasibilityMode: 0
     FiniteDifferenceStepSize: 'sqrt(eps)'
         FiniteDifferenceType: 'forward'
         HessianApproximation: 'bfgs'
                   HessianFcn: []
           HessianMultiplyFcn: []
                  HonorBounds: 1
       MaxFunctionEvaluations: 3000
                MaxIterations: 1000
               ObjectiveLimit: -1.0000e+20
          OptimalityTolerance: 1.0000e-06
                    OutputFcn: []
                      PlotFcn: []
                 ScaleProblem: 0
    SpecifyConstraintGradient: 0
     SpecifyObjectiveGradient: 0
                StepTolerance: 1.0000e-10
          SubproblemAlgorithm: 'factorization'
                     TypicalX: 'ones(numberOfVariables,1)'
                  UseParallel: 0

   Show options not used by current Algorithm ('interior-point')

创建非默认选项

打开实时脚本

为 fmincon 设置选项，以使用 sqp 算法和最多 1500 次迭代。

options = optimoptions(@fmincon,'Algorithm','sqp','MaxIterations',1500)

options = 
  fmincon options:

   Options used by current Algorithm ('sqp'):
   (Other available algorithms: 'active-set', 'interior-point', 'sqp-legacy', 'trust-region-reflective')

   Set properties:
                    Algorithm: 'sqp'
                MaxIterations: 1500

   Default properties:
               CheckGradients: 0
          ConstraintTolerance: 1.0000e-06
                      Display: 'final'
     FiniteDifferenceStepSize: 'sqrt(eps)'
         FiniteDifferenceType: 'forward'
       MaxFunctionEvaluations: '100*numberOfVariables'
               ObjectiveLimit: -1.0000e+20
          OptimalityTolerance: 1.0000e-06
                    OutputFcn: []
                      PlotFcn: []
                 ScaleProblem: 0
    SpecifyConstraintGradient: 0
     SpecifyObjectiveGradient: 0
                StepTolerance: 1.0000e-06
                     TypicalX: 'ones(numberOfVariables,1)'
                  UseParallel: 0

   Show options not used by current Algorithm ('sqp')

更新选项

打开实时脚本

用新值更新现有选项。

为 lsqnonlin 求解器设置选项，以使用 levenberg-marquardt 算法和最多 1500 个函数计算

oldoptions = optimoptions(@lsqnonlin,'Algorithm','levenberg-marquardt',...
    'MaxFunctionEvaluations',1500)

oldoptions = 
  lsqnonlin options:

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

   Set properties:
                   Algorithm: 'levenberg-marquardt'
      MaxFunctionEvaluations: 1500

   Default properties:
              CheckGradients: 0
                     Display: 'final'
    FiniteDifferenceStepSize: 'sqrt(eps)'
        FiniteDifferenceType: 'forward'
           FunctionTolerance: 1.0000e-06
               MaxIterations: 400
                   OutputFcn: []
                     PlotFcn: []
    SpecifyObjectiveGradient: 0
               StepTolerance: 1.0000e-06
                    TypicalX: 'ones(numberOfVariables,1)'
                 UseParallel: 0

   Show options not used by current Algorithm ('levenberg-marquardt')

将 MaxFunctionEvaluations 增加到 2000。

options = optimoptions(oldoptions,'MaxFunctionEvaluations',2000)

options = 
  lsqnonlin options:

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

   Set properties:
                   Algorithm: 'levenberg-marquardt'
      MaxFunctionEvaluations: 2000

   Default properties:
              CheckGradients: 0
                     Display: 'final'
    FiniteDifferenceStepSize: 'sqrt(eps)'
        FiniteDifferenceType: 'forward'
           FunctionTolerance: 1.0000e-06
               MaxIterations: 400
                   OutputFcn: []
                     PlotFcn: []
    SpecifyObjectiveGradient: 0
               StepTolerance: 1.0000e-06
                    TypicalX: 'ones(numberOfVariables,1)'
                 UseParallel: 0

   Show options not used by current Algorithm ('levenberg-marquardt')

使用圆点表示法更新选项

打开实时脚本

使用圆点表示法用新值更新现有选项。

为 lsqnonlin 求解器设置选项，以使用 levenberg-marquardt 算法和最多 1500 个函数计算

options = optimoptions(@lsqnonlin,'Algorithm','levenberg-marquardt',...
    'MaxFunctionEvaluations',1500)

options = 
  lsqnonlin options:

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

   Set properties:
                   Algorithm: 'levenberg-marquardt'
      MaxFunctionEvaluations: 1500

   Default properties:
              CheckGradients: 0
                     Display: 'final'
    FiniteDifferenceStepSize: 'sqrt(eps)'
        FiniteDifferenceType: 'forward'
           FunctionTolerance: 1.0000e-06
               MaxIterations: 400
                   OutputFcn: []
                     PlotFcn: []
    SpecifyObjectiveGradient: 0
               StepTolerance: 1.0000e-06
                    TypicalX: 'ones(numberOfVariables,1)'
                 UseParallel: 0

   Show options not used by current Algorithm ('levenberg-marquardt')

使用圆点表示法将 MaxFunctionEvaluations 增加到 2000。

options.MaxFunctionEvaluations = 2000

options = 
  lsqnonlin options:

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

   Set properties:
                   Algorithm: 'levenberg-marquardt'
      MaxFunctionEvaluations: 2000

   Default properties:
              CheckGradients: 0
                     Display: 'final'
    FiniteDifferenceStepSize: 'sqrt(eps)'
        FiniteDifferenceType: 'forward'
           FunctionTolerance: 1.0000e-06
               MaxIterations: 400
                   OutputFcn: []
                     PlotFcn: []
    SpecifyObjectiveGradient: 0
               StepTolerance: 1.0000e-06
                    TypicalX: 'ones(numberOfVariables,1)'
                 UseParallel: 0

   Show options not used by current Algorithm ('levenberg-marquardt')

将选项复制到另一个求解器

打开实时脚本

将 fmincon 求解器的非默认选项转移到 fminunc 求解器的选项。

为 fmincon 设置选项，以使用 sqp 算法和最多 1500 次迭代。

oldoptions = optimoptions(@fmincon,'Algorithm','sqp','MaxIterations',1500)

oldoptions = 
  fmincon options:

   Options used by current Algorithm ('sqp'):
   (Other available algorithms: 'active-set', 'interior-point', 'sqp-legacy', 'trust-region-reflective')

   Set properties:
                    Algorithm: 'sqp'
                MaxIterations: 1500

   Default properties:
               CheckGradients: 0
          ConstraintTolerance: 1.0000e-06
                      Display: 'final'
     FiniteDifferenceStepSize: 'sqrt(eps)'
         FiniteDifferenceType: 'forward'
       MaxFunctionEvaluations: '100*numberOfVariables'
               ObjectiveLimit: -1.0000e+20
          OptimalityTolerance: 1.0000e-06
                    OutputFcn: []
                      PlotFcn: []
                 ScaleProblem: 0
    SpecifyConstraintGradient: 0
     SpecifyObjectiveGradient: 0
                StepTolerance: 1.0000e-06
                     TypicalX: 'ones(numberOfVariables,1)'
                  UseParallel: 0

   Show options not used by current Algorithm ('sqp')

将适用选项迁移到 fminunc 求解器。

options = optimoptions(@fminunc,oldoptions)

options = 
  fminunc options:

   Options used by current Algorithm ('quasi-newton'):
   (Other available algorithms: 'trust-region')

   Set properties:
              CheckGradients: 0
        FiniteDifferenceType: 'forward'
               MaxIterations: 1500
         OptimalityTolerance: 1.0000e-06
                     PlotFcn: []
    SpecifyObjectiveGradient: 0
               StepTolerance: 1.0000e-06

   Default properties:
                   Algorithm: 'quasi-newton'
                     Display: 'final'
    FiniteDifferenceStepSize: 'sqrt(eps)'
        HessianApproximation: 'bfgs'
      MaxFunctionEvaluations: '100*numberOfVariables'
              ObjectiveLimit: -1.0000e+20
                   OutputFcn: []
                    TypicalX: 'ones(numberOfVariables,1)'
                 UseParallel: 0

   Show options not used by current Algorithm ('quasi-newton')

算法选项不会传输到 fminunc，因为 'sqp' 不是 fminunc 的有效算法选项。

找到适用于优化问题的求解器和默认选项

打开实时脚本

创建优化问题并找到默认的求解器和选项。

rng default
x = optimvar('x',3,'LowerBound',0);
expr = x'*(eye(3) + randn(3))*x - randn(1,3)*x;
prob = optimproblem('Objective',expr);
options = optimoptions(prob)

options = 
  quadprog options:

   Options used by current Algorithm ('interior-point-convex'):
   (Other available algorithms: 'active-set', 'trust-region-reflective')

   Set properties:
     No options set.

   Default properties:
              Algorithm: 'interior-point-convex'
    ConstraintTolerance: 1.0000e-08
                Display: 'final'
           LinearSolver: 'auto'
          MaxIterations: 200
    OptimalityTolerance: 1.0000e-08
          StepTolerance: 1.0000e-12

   Show options not used by current Algorithm ('interior-point-convex')

默认求解器是 quadprog。

设置选项以使用迭代输出。查找解。

options.Display = 'iter';
sol = solve(prob,'Options',options);

Solving problem using quadprog.
Your Hessian is not symmetric. Resetting H=(H+H')/2.

 Iter            Fval  Primal Infeas    Dual Infeas  Complementarity  
    0    2.018911e+00   0.000000e+00   2.757660e+00     6.535839e-01  
    1   -2.170204e+00   0.000000e+00   8.881784e-16     2.586177e-01  
    2   -3.405808e+00   0.000000e+00   8.881784e-16     2.244054e-03  
    3   -3.438788e+00   0.000000e+00   3.356690e-16     7.261144e-09  

Minimum found that satisfies the constraints.

Optimization completed because the objective function is non-decreasing in 
feasible directions, to within the value of the optimality tolerance,
and constraints are satisfied to within the value of the constraint tolerance.

sol.x

输入参数

全部折叠

`SolverName` — 求解器名称。
字符向量 | 字符串 | 函数句柄

求解器名称，指定为字符向量、字符串或函数句柄。

示例： 'fmincon'

示例： @fmincon

数据类型： char | function_handle | string

`oldoptions` — 用 `optimoptions` 创建的选项
选项对象

使用 optimoptions 函数创建的选项，指定为选项对象。

示例： oldoptions = optimoptions(@fminunc)

`prob` — 问题对象
`OptimizationProblem` 对象 | `EquationProblem` 对象

问题对象，指定为 OptimizationProblem 对象或 EquationProblem 对象。使用基于问题的优化工作流或基于问题的方程求解工作流创建 prob。

通过指定 prob，您可以确定适用于您的问题的默认求解器，还可以修改算法或其他选项。

示例： prob = optimproblem('Objective',myobj)，其中 myobj 是优化表达式

名称-值参数

将可选的参数对组指定为 Name1=Value1,...,NameN=ValueN，其中 Name 是参数名称，Value 是对应的值。名称-值参数必须出现在其他参数之后，但参数对组的顺序无关紧要。

在 R2021a 之前，使用逗号分隔每个名称和值，并用引号将 Name 引起来。

示例： optimoptions(@fmincon,'Display','iter','FunctionTolerance',1e-10) 将 fmincon 选项设置为具有迭代输出且 FunctionTolerance 为 1e-10。

如需了解相关的名称-值对组参数，请参考您的求解器的选项表：

fgoalattain options
fmincon options
fminimax options
fminunc options
fseminf options
fsolve options
ga options (Global Optimization Toolbox)
gamultiobj options (Global Optimization Toolbox)
intlinprog options
linprog options
lsqcurvefit options
lsqlin options
lsqnonlin options
paretosearch options (Global Optimization Toolbox)
particleswarm options (Global Optimization Toolbox)
patternsearch options (Global Optimization Toolbox)
quadprog options
simulannealbnd options (Global Optimization Toolbox)
surrogateopt options (Global Optimization Toolbox)

输出参数

全部折叠

`options` — 优化选项
选项对象

SolverName 求解器的优化选项，以选项对象形式返回。

替代功能

实时编辑器任务

优化实时编辑器任务可让您直观地设置选项。有关示例，请参阅使用 fmincon 求解器优化实时编辑器任务。

扩展功能

C/C++ 代码生成
使用 MATLAB® Coder™ 生成 C 代码和 C++ 代码。

用法说明和限制：

代码生成支持每个求解器的有限选项集。有关支持的选项，请参阅每个求解器的参考页：

fmincon 代码生成
fsolve 代码生成
lsqcurvefit 代码生成
lsqnonlin 代码生成
quadprog 代码生成

版本历史记录

在 R2013a 中推出

另请参阅

optimset | 优化 | resetoptions | OptimizationProblem | EquationProblem

主题

设置优化选项

optimoptions

语法

说明

示例

创建默认选项

创建非默认选项

更新选项

使用圆点表示法更新选项

将选项复制到另一个求解器

找到适用于优化问题的求解器和默认选项

输入参数

SolverName — 求解器名称。 字符向量 | 字符串 | 函数句柄

oldoptions — 用 optimoptions 创建的选项 选项对象

prob — 问题对象 OptimizationProblem 对象 | EquationProblem 对象

名称-值参数

输出参数

options — 优化选项 选项对象

替代功能

实时编辑器任务

扩展功能

C/C++ 代码生成 使用 MATLAB® Coder™ 生成 C 代码和 C++ 代码。

版本历史记录

另请参阅

主题

WeChat

`SolverName` — 求解器名称。
字符向量 | 字符串 | 函数句柄

`oldoptions` — 用 `optimoptions` 创建的选项
选项对象

`prob` — 问题对象
`OptimizationProblem` 对象 | `EquationProblem` 对象

`options` — 优化选项
选项对象

C/C++ 代码生成
使用 MATLAB® Coder™ 生成 C 代码和 C++ 代码。