(translator=Young, ChineseSource=Young-20020720-20\optimset.html, EnglishSource=c:\matlabr12\help\techdoc\ref\optimset.html)
MATLAB Function Reference    
optimset

產生或是編輯最佳化選項參數結構

Syntax

Description

options = optimset('param1',value1,'param2',value2,...) 產生一個最佳化選項結構 options，它定義參數(param) 為特定值。任何沒有定義的參數會設為 [] ([] 的參數表示當 options 傳到最佳化函數時，使用參數預設值)。只要輸入可以獨立確定屬性名稱的前幾個字母就可以了。屬性名稱的大小寫會被忽略。

optimset 沒有輸入或輸出參數，會顯示所有屬性名稱和合法值。

options = optimset (沒有輸入參數)產生選項結構 options，而所有的欄位都設為 []。

options = optimset(optimfun) 產生一個選項結構 options，而所有參數名稱和預設值會適合最佳化函數 optimfun。

options = optimset(oldopts,'param1',value1,...) 產生一個 oldopts 的複製，修改特定參數為特定值。

options = optimset(oldopts,newopts) 合併新選項結構 newopts 到以存在結構 oldopts。任何 newopts 中不是空的參數值都會覆寫到對應 oldopts 的舊參數。

Parameters

MATLAB 函數使用的最佳化參數和最化工具函數：

Parameter
 Value
 Description
Display
 'off' | 'iter' | 'final' | 'notify'
 顯示的等級。'off' 不顯示輸入；'iter' 在每次重複(iteration)時顯示輸出；'final' 只顯示最後結果；'notify' (預設) 只在函數不收斂時顯示輸出。
MaxFunEvals
 正整數
 允許函數求值的最多次數。
MaxIter
 正整數
 允許重複(iteration)的最多次數。
TolFun
 正純量
 函數值的終結容忍度。
TolX
 正純量
 的終結容忍度。

最佳化工具函數使用的最佳化參數(更多個別參數的資訊，請看 Optimization Toolbox User's Guide 中的 Optimization Options Parameters，使用這些參數的最化函數)：

Property
 Value
 Description
DerivativeCheck
 'on' | {'off'}
 比較使用者提供分析微分(gradients or Jacobian)和有限微分。
Diagnostics
 'on' | {'off'}
 印出關於最小化或解的函數對角線資訊。
DiffMaxChange
 正純量 | {1e-1}
 有限微分變數的最大改變數。
DiffMinChange
 正純量 | {1e-8}
 有限微分變數的最少改變數。
GoalsExactAchieve
 正純量整數 | {0}
 實際要達到的目標數(不要超過或不及)
GradConstr
 'on' | {'off'}
 使用者定義的非線性約束梯度。
GradObj
 'on' | {'off'}
 使用者定義的目標函數梯度。
Hessian
 'on' | {'off'}
 使用者定義的目標函數 Hessian。
HessMult
 函數 | {[]}
 使用者定義的 Hessian 乘法函數。
HessPattern
 稀疏矩陣 |{全部 1 的稀疏矩陣}
 Hessian 的有限積分稀疏模式。矩陣大小是 n-by-n，其中 n 是起始點 x0 的元素個數。
HessUpdate
 {'bfgs'} | 'dfp' | 'gillmurray' | 'steepdesc'
 Quasi-Newton updating scheme。
Jacobian
 'on' | {'off'}
 使用者定義用於目標函數的 Jacobian。
JacobMult
 函數 | {[]}
 使用者定義的 Jacobian 乘法函數。
JacobPattern
稀疏矩陣 |{全部 1 的稀疏矩陣}
 Jacobian 的有限積分稀疏模式。矩陣的大小是 m-by-n，其中 m 是使用者定義函數 fun 傳回的第一個元素值數目，而 n 是起始點 x0 的元素個數。
LargeScale
 {'on'} | 'off'
 如果允許的話，使用大尺度的演算法。
LevenbergMarquardt
 'on' | {'off'}
 在 Gauss-Newton 演算法中選擇 Levenberg-Marquardt。
LineSearchType
 'cubicpoly' | {'quadcubic'}
 線搜尋演算法的選擇(Line search algorithm choice)。
MaxPCGIter
 正整數
 允許的最大 PCG 重複(iteration)次數。預設值是大於 1 和 floor(n/2)，其中 n 是起始點 x0 的元素個數。
MeritFunction
 'singleobj' | {'multiobj'}
 使用 goal attainment/minimax merit function(multiobjective) vs. fmincon(single objective)。
MinAbsMax
 正純量整數 | {0}
 最差情形絕對值(worst case absolute value)的最小化數目。
PrecondBandWidth
 正整數 | {0}  | Inf
 對 PCG 前處理的頻寬上限。
TolCon
 正純量
 constraint violation 的終結容忍度。
TolPCG
 正純量 | {0.1}
 PCG 重複(iteration)的終結容忍度。
TypicalX
 全部一的向量
 代表 x 值。向量的長度與起始點 x0 元素數目相等。

Examples

這個敘述產生一個最佳化選項結構 options，它的 Display 參數設成 'iter' 而 TolFun 參數設成 1e-8。

這個敘述複製選項結構 options，改變 TolX 參數且存新的值到 optnew。

這個敘述傳回包含所有適合函數 fminbnd 的參數名稱和預設值的最佳化選項結構。

See Also
optimget, fminbnd, fminsearch, fzero, lsqnonneg


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