Question

我正在努力在MATLAB中使用fmincon解决这个问题。当我调用该函数时，我得到以下两个错误之一：

超出了功能评估的数量，或

超出迭代次数。

到目前为止，当我查看解决方案时，它远离预期的那个（我知道因为我创建了一个最小向量）。

现在，即使我增加了任何公差约束或最大迭代次数，我仍然会遇到同样的问题。

感谢任何帮助。

Answer 1

首先，如果您的问题实际上可以转换为线性或二次编程，请先执行此操作。

否则，您是否尝试使用不同的起始值x0播种？如果它从一个不好的地方开始，那么达到最佳状态可能要困难得多。

如果您可以提供函数的渐变，那么可以极大地帮助优化器（尽管显然只有在除了数值微分之外还能找到某种方式）。同样地，如果你可以相对便宜地提供（全部或稀疏）Hessian，那你就是金色的。

基本上，fmincon默认情况下几乎没有关于它试图优化的功能的信息，提供更多功能非常有帮助。如果您可以告诉我们有关目标函数的更多信息，我们可能会提供更多提示。

Answer 2

L1规范不可区分。这可能使算法难以收敛到其中一个残差为零的点。我怀疑这就是超出迭代次数限制的原因。如果您的原始问题是

 min norm(residual(x),1)

 s.t. Aeq*x=beq

你可以区别地重新解决问题，如下所示

 min sum(b)

 s.t.  -b(i)<=residual(x,i)<=b(i)

        Aeq*x=beq

其中残差（x，i）是第i个残差，x是未知数的原始向量，b是你添加到问题中的另一个未知边界向量。