我使用fminunc来最小化450个变量的函数，这里是行
opts = optimset('Display','Iter','MaxIter', 10000000,'MaxFunEvals', 100000000,'TolX', 1e-12,'TolFun', 1e-12);
[x,fval,exitflag] = fminunc(@function,x0,opts);
请注意，我不提供渐变，因此fminunc使用准牛顿算法。 在一些迭代之后，它会使用此最终消息
fminunc stopped because it cannot decrease the objective function
along the current search direction.
但是，如果我使用获得的新点重新启动代码，它会继续减少，所以我不是最小的。 在我看来，算法只是沿着一个方向寻找最小值，当它找到它时，它停止而是开始在其他方向中搜索。
任何线索如何修改问题以便不会发生并找到最小值？或者我应该使用其他程序来更快地完成它？
编辑：函数是凸的
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如果您的目标函数中存在数字噪声，则可能会出现此类问题。然后渐变/粗麻布变得嘈杂并且步骤关闭，并且线搜索以精确的错误结束。
尝试在起始值周围的间隔中绘制标准，但将其中一个参数从x0（i）更改为 linspace（x0（i）（1-1e07，x（i）（1 + 1e07），100），当时是一个数字。
如果功能看起来很紧张，那可能是你的问题。
或者，也许你是在一个功能不凸的区域开始的？在那种情况下，尝试fminsearch开始。
否则，请考虑使用分析梯度。
另外，也许您的公差设置得太精细了。尝试将tolfun和tolx减少到1e-08。你的问题是非常高的维度。