optimoptions

Crear opciones de optimización

Sintaxis

options = optimoptions(SolverName)

options = optimoptions(SolverName,Name,Value)

options = optimoptions(oldoptions,Name,Value)

options = optimoptions(SolverName,oldoptions)

options = optimoptions(prob)

options = optimoptions(prob,Name,Value)

Descripción

options = optimoptions(SolverName) devuelve un conjunto de opciones predeterminadas para el solver SolverName.

options = optimoptions(SolverName,Name,Value) devuelve options con parámetros especificados establecidos utilizando uno o más argumentos de par nombre-valor.

options = optimoptions(oldoptions,Name,Value) devuelve una copia de oldoptions con los parámetros nombrados alterados con los valores especificados.

options = optimoptions(SolverName,oldoptions) devuelve opciones predeterminadas para el solver SolverName y copia las opciones aplicables de oldoptions a options.

options = optimoptions(prob) devuelve un conjunto de opciones predeterminadas para el problema de optimización o problema de ecuación prob.

options = optimoptions(prob,Name,Value) devuelve opciones con parámetros especificados establecidos utilizando uno o más argumentos de par nombre-valor.

Ejemplos

Crear opciones predeterminadas

Crear opciones predeterminadas para el solver fmincon.

options = optimoptions('fmincon')

options = 
  fmincon options:

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

   Set properties:
    No properties.

   Default properties:
                    Algorithm: 'interior-point'
           BarrierParamUpdate: 'monotone'
          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')

Crear opciones no predeterminadas

Establezca opciones para que fmincon utilice el algoritmo sqp y, como máximo, 1500 iteraciones.

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:
          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)'
             UseCodegenSolver: 0
                  UseParallel: 0

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

Actualizar opciones

Actualice opciones existentes con valores nuevos.

Establezca opciones para que el solver lsqnonlin utilice el algoritmo levenberg-marquardt y, como máximo, 1.500 evaluaciones de función

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:
                     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')

Aumente MaxFunctionEvaluations a 2.000.

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:
                     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')

Utilizar notación de puntos para actualizar opciones

Actualice opciones existentes con valores nuevos utilizando la notación de puntos.

Establezca opciones para que el solver lsqnonlin utilice el algoritmo levenberg-marquardt y, como máximo, 1.500 evaluaciones de función

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:
                     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')

Aumente MaxFunctionEvaluations a 2.000 utilizando notación de puntos.

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:
                     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')

Copiar opciones a otro solver

Transfiera opciones no predeterminadas para el solver fmincon a las opciones para el solver fminunc.

Establezca opciones para que fmincon utilice el algoritmo sqp y, como máximo, 1.500 iteraciones.

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:
          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)'
             UseCodegenSolver: 0
                  UseParallel: 0

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

Transfiera las opciones aplicables al solver fminunc.

options = optimoptions(@fminunc,oldoptions)

options = 
  fminunc options:

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

   Set properties:
        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')

La opción de algoritmo no transfiere a fminunc porque 'sqp' no es una opción de algoritmo válida para fminunc.

Encontrar un solver y opciones predeterminadas para un problema de optimización

Cree un problema de optimización y encuentre el solver y las opciones predeterminados.

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 properties.

   Default properties:
              Algorithm: 'interior-point-convex'
    ConstraintTolerance: 1.0000e-08
                Display: 'final'
           LinearSolver: 'auto'
          MaxIterations: 200
    OptimalityTolerance: 1.0000e-08
           ScaleProblem: 0
          StepTolerance: 1.0000e-12

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

El solver predeterminado es quadprog.

Establezca las opciones para utilizar la visualización iterativa. Encuentre la solución.

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   3.356973e-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.

<stopping criteria details>

sol.x

ans = 3×1

    1.6035
    0.0000
    0.8029

Argumentos de entrada

SolverName — Nombre de solver

vector de caracteres | cadena | identificador de función

Nombre de solver, especificado como un vector de caracteres, una cadena o un identificador de función.

Ejemplo: 'fmincon'

Ejemplo: @fmincon

Tipos de datos: char | function_handle | string

oldoptions — Opciones creadas con optimoptions

objeto de opciones

Opciones creadas con la función optimoptions, especificadas como un objeto de opciones.

Ejemplo: oldoptions = optimoptions(@fminunc)

prob — Objeto de problema

Objeto OptimizationProblem | Objeto EquationProblem

Objeto de problema, especificado como un objeto OptimizationProblem o un objeto EquationProblem. Cree prob utilizando el Flujo de trabajo de optimización basada en problemas o el Flujo de trabajo basado en problemas para resolver ecuaciones.

Las sintaxis que utiliza prob permiten determinar el solver predeterminado para su problema y modificar el algoritmo u otras opciones.

Ejemplo: prob = optimproblem('Objective',myobj), donde myobj es una expresión de optimización

Argumentos de par nombre-valor

Especifique pares de argumentos opcionales Name1=Value1,...,NameN=ValueN, donde Name es el nombre del argumento y Value el valor correspondiente. Los argumentos nombre-valor deben aparecer después de otros argumentos, aunque no importa el orden de los pares.

En versiones anteriores a R2021a, utilice comas para separar cada nombre y valor, y encierre Name entre comillas.

Ejemplo: optimoptions(@fmincon,'Display','iter','FunctionTolerance',1e-10) establece opciones fmincon para tener una visualización iterativa y una FunctionTolerance de 1e-10.

Para ver argumentos relevantes de par nombre-valor, consulte la tabla de opciones para su solver:

• 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)

Argumentos de salida

options — Opciones de optimización

objeto de opciones

Opciones de optimización para el solver SolverName, devueltas como un objeto de opciones.

Funcionalidad alternativa

Tarea de Live Editor

La tarea Optimize de Live Editor permite establecer opciones visualmente. Para ver un ejemplo, consulte Optimize Live Editor Task with fmincon Solver.

Capacidades ampliadas

Generación de código C/C++

Genere código C y C++ mediante MATLAB® Coder™.

Indicaciones y limitaciones de uso:

La generación de código es compatible con un conjunto limitado de opciones para cada solver. Para las opciones compatibles, consulte la página de referencia de cada solver:

• coneprog C/C++ Code Generation

• fmincon Generación de código

• fsolve Generación de código

• lsqlin Generación de código

• lsqcurvefit Generación de código

• lsqnonlin Generación de código

• quadprog Generación de código

Historial de versiones

Introducido en R2013a

Consulte también

optimset | Optimize | resetoptions | OptimizationProblem | EquationProblem

Temas

• Establecer opciones de optimización