Matlab的 - 正確設置fmincon當目標和非線性制約性需要參數

我想遵從下面給出Matlab的 - 正確設置fmincon當目標和非線性制約性需要參數

http://www.mathworks.com/help/toolbox/optim/ug/brhkghv-7.html

的意見，但我有麻煩。我有一個複雜的目標，可以將複雜的非線性約束減至最小，所有這些都是我3個選擇變量的函數，以及各種各樣的參數。我的腳本啓動一切看起來是這樣的：

% define a bunch of parameters 
gamma= .2; 
beta = .3; % 
x0=[.5 .5 .5]; 
%etc 
solution = nested_minimization_program(x0,gamma,beta)

Nested_minimization_program看起來是這樣的：

function out = nest_minimization-program(x0,gamma,beta) 
options = optimset('GradObj','on'); 
out = fmincon(@objective,x0,[],[],[],[],[0 0 0],[1 1 1],@nonlin,options) 
function [obj obj_gradient] = objective(x) 
    [obj obj_gradient] = complicated_objective(x,gamma,beta); 
end 
function [ineq_constriant eq_constraint] = nonlin(x) 
    [ineq_constriant eq_constraint] = complicated_constaints(x,beta,gamma) 
end 
end

Complicated_objective是用於返回第一個參數的客觀價值的文件，並且anlaytical梯度值爲第二。 Complicated_constaints爲其第一個參數返回一個非線性不等式約束矢量，併爲其第二個非線性等式約束矢量。

做的原因是這樣的話，我可以使用fmincon的@objective和@nonlin語法; objective和nonlin只是x的函數，而不是參數的函數，因爲它們是已經傳遞了參數的函數的子函數。我相信這是我爲了將梯度和非線性約束傳遞給fmincon而應該使用的形式。我的問題是，當我運行此代碼，我得到以下錯誤

警告：信賴域反射算法不能解決使用有效集算法這類問題，。您也可以嘗試內點或SQP 算法：設置算法選項設置爲「內點」或「小數量議定書」並重新運行。對於更多幫助，請參閱文檔中選擇的算法。

IE，由於某些原因，fmincon離開Trust-region反射算法並轉到活動集，它不利用我的分析梯度。爲fmincon使用分析梯度的要求是，根據http://www.mathworks.com/help/toolbox/optim/ug/brhkghv-3.html，

編寫代碼返回：目標函數（標量）作爲第一輸出

梯度（載體）作爲第二輸出

設置「對」的GradObj選項與optimset。

objective返回目標的標量值和所需的梯度，Gradobj打開，所以我沒有看到我的問題。

來源

2011-04-12 Dennis

fmincon通常希望回答它可以與開始：（OUT = fmincon（@目標，X0，[]，[]，[]，[0 0 0]，[1 1 1]，@ NONLIN，選項）X0不能爲空......（至少在使用優化工具箱我簡短的經驗） – Rasman 2011-04-13 04:24:18

你當然是正確的 - 如果我跑了代碼上面寫的，它甚至不會跑，不要介意不使用算法我想要。在我的實際代碼中提供了初始猜測，我將更新問題以反映這一點。 – Dennis 2011-04-13 16:20:56

我從Matlab的Usenet組獲得了一些幫助，它向我透露，信任區域方法實際上並不支持非線性約束，所以它在我的代碼中根本不是錯誤。他們推薦使用'內點'算法進行重寫，該算法有其自身的問題，但至少這個問題已經解決。

來源

2011-04-13 22:11:37 Dennis

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