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현재 옵션 이름과 이전 옵션 이름

R2016a에서는 많은 옵션 이름이 변경되었습니다. optimset는 이전 옵션 이름만 사용합니다. optimoptions는 이전 이름과 현재 이름을 둘 다 허용합니다. 하지만 이전 이름-값 쌍을 사용하여 옵션을 설정할 때는 optimoptions가 이에 상응하는 현재 값을 표시합니다. 예를 들어, 이전 TolX 옵션은 현재의 StepTolerance 옵션과 동일합니다.

options = optimoptions('fsolve','TolX',1e-4)
options = 

  fsolve options:

   Options used by current Algorithm ('trust-region-dogleg'):
   (Other available algorithms: 'levenberg-marquardt', 'trust-region-reflective')

   Set properties:
               StepTolerance: 1.0000e-04

   Default properties:
                   Algorithm: 'trust-region-dogleg'
              CheckGradients: 0
                     Display: 'final'
    FiniteDifferenceStepSize: 'sqrt(eps)'
        FiniteDifferenceType: 'forward'
           FunctionTolerance: 1.0000e-06
      MaxFunctionEvaluations: '100*numberOfVariables'
               MaxIterations: 400
         OptimalityTolerance: 1.0000e-06
                   OutputFcn: []
                     PlotFcn: []
    SpecifyObjectiveGradient: 0
                    TypicalX: 'ones(numberOfVariables,1)'
                 UseParallel: 0

   Show options not used by current Algorithm ('trust-region-dogleg')

다음 표에 동일한 정보가 제공됩니다. 첫 번째 표에는 옵션이 이전 옵션 이름의 사전순으로 나열되어 있고, 두 번째 표에는 옵션이 현재 옵션 이름의 사전순으로 나열되어 있습니다. 이들 표에 포함된 이름은 이름이 다르거나 값이 다른 경우이며, 이전 값과 현재 값이 다른 경우에만 그 값이 표시되어 있습니다. Global Optimization Toolbox 솔버의 변경 사항은 Options Changes in R2016a (Global Optimization Toolbox) 항목을 참조하십시오.

이전 옵션 이름순

이전 이름현재 이름이전 값현재 값
AlwaysHonorConstraintsHonorBounds'bounds', 'none'true, false
BranchingRuleBranchRule  
CutGenMaxIterCutMaxIterations  
DerivativeCheckCheckGradients'on', 'off'true, false
FinDiffRelStepFiniteDifferenceStepSize  
FinDiffTypeFiniteDifferenceType  
GoalsExactAchieveEqualityGoalCount  
GradConstrSpecifyConstraintGradient'on', 'off'true, false
GradObjSpecifyObjectiveGradient'on', 'off'true, false
HessianHessianApproximation'user-supplied', 'bfgs', 'lbfgs', 'fin-diff-grads', 'on', 'off'

'bfgs', 'lbfgs', 'finite-difference'

HessianFcn 또는 HessianMultiplyFcn이 비어 있지 않은 경우 무시됩니다.

HessFcnHessianFcn  
HessMultHessianMultiplyFcn  
HessUpdate(R2022a fminunc에서 변경됨)HessianApproximation"bfgs", "lbfgs", {"lbfgs",Positive Integer}, "dfp", "steepdesc""bfgs", "lbfgs", {"lbfgs",Positive Integer}
IPPreprocessIntegerPreprocess  
JacobianSpecifyObjectiveGradient  
JacobMultJacobianMultiplyFcn  
LPMaxIterLPMaxIterations  
MaxFunEvalsMaxFunctionEvaluations  
MaxIterMaxIterations  
MaxNumFeasPointsMaxFeasiblePoints  
MinAbsMaxAbsoluteMaxObjectiveCount  
PlotFcnsPlotFcn  
RelObjThresholdObjectiveImprovementThreshold  
RootLPMaxIterRootLPMaxIterations  
ScaleProblemScaleProblem'obj-and-constr', 'none'true, false
SubproblemAlgorithmSubproblemAlgorithm'cg', 'ldl-factorization''cg', 'factorization'
TolConConstraintTolerance  
TolFun(사용법 1)OptimalityTolerance  
TolFun(사용법 2)FunctionTolerance  
TolFunLPLPOptimalityTolerance  
TolGapAbsAbsoluteGapTolerance  
TolGapRelRelativeGapTolerance  
TolIntegerIntegerTolerance  
TolXStepTolerance  

현재 옵션 이름순

현재 이름이전 이름현재 값이전 값
AbsoluteGapToleranceTolGapAbs  
AbsoluteMaxObjectiveCountMinAbsMax  
BranchRuleBranchingRule  
CheckGradientsDerivativeChecktrue, false'on', 'off'
ConstraintToleranceTolCon  
CutMaxIterationsCutGenMaxIter  
EqualityGoalCountGoalsExactAchieve  
FiniteDifferenceStepSizeFinDiffRelStep  
FiniteDifferenceTypeFinDiffType  
FunctionToleranceTolFun(사용법 2)  
(fmincon 함수에서) HessianApproximationHessian

'bfgs', 'lbfgs', 'finite-difference'

HessianFcn 또는 HessianMultiplyFcn이 비어 있지 않은 경우 무시됩니다.

'user-supplied', 'bfgs', 'lbfgs', 'fin-diff-grads', 'on', 'off'
(fminunc 함수에서) HessianApproximation(R2022a fminunc에서 변경됨)HessUpdate

"bfgs", "lbfgs", {"lbfgs",Positive Integer}

"bfgs", "lbfgs", {"lbfgs",Positive Integer}, "dfp", "steepdesc"
HessianFcnHessFcn  
HessianMultiplyFcnHessMult  
HonorBoundsAlwaysHonorConstraintstrue, false'bounds', 'none'
IntegerPreprocessIPPreprocess  
IntegerToleranceTolInteger  
JacobianMultiplyFcnJacobMult  
LPMaxIterationsLPMaxIter  
LPOptimalityToleranceTolFunLP  
MaxFeasiblePointsMaxNumFeasPoints  
MaxFunctionEvaluationsMaxFunEvals  
MaxIterationsMaxIter  
ObjectiveImprovementThresholdRelObjThreshold  
OptimalityToleranceTolFun(사용법 1)  
PlotFcnPlotFcns  
RelativeGapToleranceTolGapRel  
RootLPMaxIterationsRootLPMaxIter  
ScaleProblemScaleProblemtrue, false'obj-and-constr', 'none'
SpecifyConstraintGradientGradConstrtrue, false'on', 'off'
SpecifyObjectiveGradientGradObj 또는 Jacobiantrue, false'on', 'off'
StepToleranceTolX  
SubproblemAlgorithmSubproblemAlgorithm'cg', 'factorization''cg', 'ldl-factorization'

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