最小化過程快速減少然後增加

Question

我運行MATLAB的FMINCON的「內點」算法。該算法使用BFGS，因此考慮到數值Hessian中的信息。

我正在優化一個參數空間，這個參數空間就一個獨特的解決方案而言是非凸的。我懲罰那些不是arctan函數唯一的參數組合。

我發現優化過程開始時高（約10），在幾次迭代中減小到4（接近最小值），然後在幾百次迭代中緩慢增加回10。

我有選項設置重新調整問題和約束。

我有點卡在這一點。你怎麼看？

Answer 1

我發現的特殊問題是由fmincon的scale選項造成的，我必須設置scale-Obj-Cons。由於行列式區域是非凸的，我相信這會搞亂數值梯度和Hessian計算。