C++：NLopt COBYLA與Matlab相比fmincon

我在C++中使用了NLopt library,COBYLA algorithm，用於最小化基於對數的成本函數。我已經在Matlab中使用了fmincom。 Matlab函數比NLopt表現得更好。它需要比NLopt少得多的優化，並且收斂到比NLopt好得多的最小值。C++：NLopt COBYLA與Matlab相比fmincon

我相信用於算法的補充選項是不同的。我試圖複製相同的參數爲NLopt與默認在Matlab中的fmincon，它仍然不會給出類似的結果。

我需要知道如何以類似於Matlab的方式進行會聚，如果可能的話，在NLopt中使用COBYLA。在此先感謝

來源

2014-04-16 MonsieurBeilto

爲什麼COBYLA？ fmincon is afaik更喜歡 NLopt L-BFGS, 另請參閱LBFGS。當func（）→二次方時，他們使用梯度估計，因此收斂速度比COBYLA的線性逼近快得多。
我建議

打印/繪圖兩種優化所有FUNC值（你的函數裏面打印）
後所有選項兩者; COBYLA是rhobeg非常敏感和rhoend
嘗試 NLopt L-BFGS，或 NLopt BOBYQA，「一個迭代地構造二次近似」。

加了： fmincom使用

「有限的差異，用於估計梯度，要麼是 '前進'（缺省），或 '中央' ...」

自動。您可以使用梯度估計器運行L-BFGS或任何梯度優化器，如單向或中心差異。一般來說，這可能是對噪聲函數或邊界附近的較差估計;
但它適用於fmincom，所以也應該在NLopt L-BFGS中工作。
嘗試一下，然後花時間完全不同的方法。

您需要設置這些NLopt參數：
initial_step 1或.1
ftol_abs和xtol_abs例如， 1E-4，不小於你需要

NB從任何優化打印返回代碼（COBYLA，initial_step → rhobegin和initial_step縮放X xtol_abs → rhoend）：爲什麼沒有制止？

來源

2014-05-14 15:21:43 denis

感謝您的回覆！我已經試圖觀察/繪製這些值，但不能得出任何結論。 COBYLA需要更多的迭代，並且不像fmincon那樣收斂（最小值更大）。其次，你能解釋所有的選擇嗎？我已經使用了初始步長，但我並不真正瞭解rho或其他選項以及如何使用它們。我按照你的建議嘗試過BOBYQA，有時候它表現良好，但也有一些情況下它會收斂！對於同樣的情況，COBYLA並非如此。 L-BFGS不是無梯度的，這是必需的！你有什麼建議？謝謝！ – MonsieurBeilto

C++：NLopt COBYLA與Matlab相比fmincon

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