Question

我将选项设置为

options=optimset('LevenbergMarquardt', 'on')

然后使用lsqcurvefit，如下所示，

[x,resnorm,residual,exitflag,output] = lsqcurvefit(@myfun, [0.01 0.3], xdata, ydata, [-inf -inf], [inf inf], options)

但问题是我现在不知道为什么要获得输出：

输出=

firstorderopt: 3.4390e-07
   iterations: 4
    funcCount: 15
 cgiterations: 0
    algorithm: 'large-scale: trust-region reflective Newton'
      message: [1x425 char]

这是否意味着Matlab没有使用Levenberg Marquardt算法？

但我确实选择了levenberg Marquardt算法!!!

我很感激任何帮助。

Answer 1

有时，特定算法不适合优化问题的特定配置。在这些情况下，Matlab“退回”其默认优化算法可能是因为您的特定问题/配置，Matlab无法使用Levenberg-Marquardt算法。

仔细阅读文档，看看是否属实。

Answer 2

我不能肯定地说，但是他们（[-inf -inf], [inf inf]）可能是你的问题。 lsqcurvefit的文档严格说明LMA不能用于约束问题。如果包含约束，它将回退到信任区域。

是的，你的约束在数学上等同于'no constaints'，但我不知道MATLAB函数本身将如何解释它们。我尝试在我的最后重新创建问题，但optimset('LevenbergMarquardt', 'on')已被弃用并生成错误（暗示您的版本相对较旧）。即使使用新语法（optimset('Algorithm', 'levenberg-marquardt')），它在我的结尾也能正常运行（使用2011b）。为了没有约束，正确的方法是使用空矩阵（即[]）。

是的，问题是一个月前，但其他人可能会觉得答案有用。

使用lsqcurvefit中的选项

2 个答案: