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我在 C++ 中使用NLopt library,COBYLA algorithm来最小化基于日志的成本函数。我已经fmincom在 Matlab 中实现了相同的使用。Matlab 函数的性能比NLopt. 它需要的优化次数比 NLopt 少得多，而且收敛到最小值也比 NLopt 好得多。

我相信用于算法的补充选项是不同的。我试图为 NLopt 复制与 Matlab 中 fmincon 中的默认参数相同的参数，但它仍然没有给出类似的结果。

如果可能的话，我需要知道如何在 NLopt 中使用 COBYLA 以类似于 Matlab 的方式收敛。提前致谢

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为什么选择 COBYLA？ fmincon是 afaik 更像 NLopt L-BFGS，另见LBFGS。他们使用梯度估计，因此当 func() → 二次时，收敛速度比 COBYLA 的线性近似要快得多。
我建议

  • 打印/绘制两个优化器的所有 func 值（在函数内打印）
  • 发布两者的所有选项；COBYLA 对 rhobeg 和 rhoend 非常敏感
  • 尝试 NLopt L-BFGS 或 NLopt BOBYQA，“迭代构造的二次近似”。

补充： fmincom使用

“用于估计梯度的有限差分要么是‘向前’（默认），要么是‘中心’......”

自动地。您可以运行 L-BFGS 或任何梯度优化器，使用梯度估计器，如单边或中心差异。一般来说，这可能是对嘈杂函数或边界附近的较差估计；
但它适用于 fmincom，因此也适用于 NLopt L-BFGS。
先尝试一下，然后再花时间在完全不同的方法上。

您需要设置这些 NLopt 参数：
initial_step例如 1 或 .1
ftol_abs和xtol_abs例如 1e-4，不小于您的需要
（对于 COBYLA，initial_step → rhobegin 和 initial_step scaled x xtol_abs → rhoend。）

NB 打印来自任何优化器的返回码：为什么它停止了？

于 2014-05-14T15:21:43.113 回答