我正在使用Matlab的fmincon来优化目标函数，这是2个向量之间的l2范数。还存在不等式约束，其是要优化的矢量和一些其他常数矢量之间的另一个l2范数。所以基本上参数的数量是这个向量的大小，我试图在l2意义上最小化。
|| M * s - s || _2 s.t. || s-t || _2＆lt;小量
M是常数矩阵，t是常数向量，epsilon是常数。
所以现在我的问题是s很大。它可以有400到20000个变量。现在，当内部尝试存储矩阵时，fmincon会耗尽内存。有没有办法解决这个问题？
谢谢！
答案 0 :(得分：0)
运行fmincon时，应考虑添加一组选项。看optimset， 所以：
OPTI = optimset('MaxIter',1000)
或结帐所有optimization options。
然后
get_val = fmincon(... , OPTI)
如果这不起作用，您应该发布您的代码
答案 1 :(得分：0)
这并没有真正解决我的问题。我最终意识到我需要传递一个用户提供的“稀疏”粗体矩阵（之前我使用的是粗糙度的默认设置，它是有限差分的近似值）。一旦我这样做，我就停止了我的记忆。但不管怎样，谢谢！