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최적화 옵션 참조

최적화 옵션

다음 표에는 최적화 옵션에 대한 설명이 나와 있습니다. optimoptions 함수를 사용하거나 fminbnd, fminsearch, fzero, lsqnonneg의 경우 optimset을 사용하여 옵션을 만듭니다.

사용 가능한 옵션 값과 디폴트 값에 대한 정보는 개별 함수 도움말 페이지를 참조하십시오.

옵션의 디폴트 값은 options를 입력 인수로 사용하여 호출하는 최적화 함수가 무엇인지에 따라 달라집니다. optimoptions('solvername') 또는 이에 상응하는 optimoptions(@solvername)을 입력하여 원하는 최적화 함수의 디폴트 옵션 값을 확인할 수 있습니다. 예를 들면 다음을 입력합니다.

optimoptions('fmincon')

그러면 옵션 목록과 fmincon의 디폴트 알고리즘인 'interior-point'에 대한 디폴트 값들이 반환됩니다. 다른 fmincon 알고리즘의 디폴트 값을 확인하려면 Algorithm 옵션을 설정하십시오. 예를 들면 다음을 입력합니다.

opts = optimoptions('fmincon','Algorithm','sqp')

optimoptions는 일부 옵션을 “숨깁니다”. 즉, 해당 값을 표시하지 않습니다. 이러한 옵션은 아래 표에 나와 있지 않습니다. 대신, 숨겨진 옵션에 나와 있습니다.

최적화 옵션

옵션 이름	설명	사용하는 함수	제한 사항
AbsoluteGapTolerance	음이 아닌 실수입니다. 목적 함수에 대해 내부적으로 계산된 상한(U)과 하한(L) 사이의 차이가 AbsoluteGapTolerance보다 작거나 같은 경우 intlinprog 실행이 중지됩니다. U – L <= AbsoluteGapTolerance.	intlinprog	optimoptions만 가능
AbsoluteMaxObjectiveCount	최악의 경우의 절댓값을 최소화하는 F(x)의 개수입니다.	fminimax
Algorithm	솔버에 사용되는 알고리즘을 선택합니다.	fmincon, fminunc, fsolve, linprog, lsqcurvefit, lsqlin, lsqnonlin, quadprog
BarrierParamUpdate	'interior-point' 알고리즘에서 장벽 파라미터를 업데이트하기 위한 알고리즘을 선택합니다('monotone' 또는 'predictor-corrector').	fmincon
BranchRule	분기 생성을 위한 성분을 선택하는 규칙: 'maxpscost' — 최대 의사 비용(pseudocost)을 갖는 소수 성분입니다. 분기한정(Branch-and-Bound) 항목을 참조하십시오. 'strongpscost' — 최대 의사 비용을 갖는 소수 성분으로, 의사 비용에 대한 신중한 추정값을 사용합니다. 분기한정(Branch-and-Bound) 항목을 참조하십시오. 'reliability' — 최대 의사 비용을 갖는 소수 성분으로, 'strongpscost'보다 의사 비용에 대한 훨씬 더 신중한 추정값을 사용합니다. 분기한정(Branch-and-Bound) 항목을 참조하십시오. 'mostfractional' — 소수부가 1/2에 가장 가까운 성분입니다. 'maxfun' — 목적 함수 벡터 f의 절댓값에서 최대의 대응 성분을 갖는 소수 성분입니다.	intlinprog	optimoptions만 가능
CheckGradients	사용자가 제공하는 해석적 도함수(선택한 솔버에 따라 기울기 또는 야코비 행렬)를 유한 차분 도함수와 비교합니다. CheckGradients 옵션은 향후 릴리스에서 제거될 예정입니다. 도함수를 검사하려면 checkGradients 함수를 사용하십시오.	fmincon, fminunc, fseminf, fsolve, lsqcurvefit, lsqnonlin	optimoptions만 가능. optimset의 경우 DerivativeCheck를 사용합니다.
ConstraintTolerance	제약 조건 위반에 대한 허용오차입니다.	coneprog, fgoalattain, fmincon, fminimax, fseminf, intlinprog, linprog, lsqlin, quadprog	optimoptions만 가능. optimset의 경우 TolCon을 사용합니다.
CutGeneration	절단 생성의 수준입니다(절단 생성 참조). 'none' — 절단이 없습니다. CutMaxIterations가 무의미해집니다. 'basic' — 일반적인 절단 생성입니다. 'intermediate' — 더 많은 절단 유형을 사용합니다. 'advanced' — 대부분의 절단 유형을 사용합니다.	intlinprog	optimoptions만 가능
CutMaxIterations	1에서 50 사이의 정수로, 분기한정 단계에 진입하기 전에 모든 절단 생성 방법을 거치는 패스의 횟수입니다. CutGeneration 옵션을 'none'으로 설정하여 절단 생성을 비활성화할 수 있습니다.	intlinprog	optimoptions만 가능
Display	표시 수준입니다. 'off'는 출력값을 표시하지 않습니다. 'iter'는 각 반복마다 출력값을 표시하고 디폴트 종료 메시지를 제공합니다. 'iter-detailed'는 각 반복마다 출력값을 표시하고 기술적인 종료 메시지를 제공합니다. 'notify'는 함수가 수렴하지 않는 경우에만 출력값을 표시하고 디폴트 종료 메시지를 제공합니다. 'notify-detailed'는 함수가 수렴하지 않는 경우에만 출력값을 표시하고 기술적인 종료 메시지를 제공합니다. 'final'은 최종 출력값만 표시하고 디폴트 종료 메시지를 표시합니다. 'final-detailed'는 최종 출력값만 표시하고 기술적인 종료 메시지를 제공합니다.	전체. 적용되는 값은 개별 함수 도움말 페이지를 참조하십시오.
EnableFeasibilityMode	'interior-point' 알고리즘에서 실현가능성을 달성하기 위한 알고리즘을 선택합니다. 디폴트 값은 false이고 true이면 다른 알고리즘을 사용합니다.	fmincon
EqualityGoalCount	목적 함수 fun에 필요한 목적 함수의 개수를 설정된 목표와 동일하게 지정합니다. 필요한 경우 fgoalattain이 첫 번째 EqualityGoalCount 목적 함수를 정확하게 달성하도록 목적 함수를 다시 정렬합니다.	fgoalattain	optimoptions만 가능. optimset의 경우 GoalsExactAchieve를 사용합니다.
FiniteDifferenceStepSize	유한 차분에 대한 스칼라 또는 벡터 스텝 크기 인자입니다. FiniteDifferenceStepSize를 벡터 v로 설정하는 경우 전향 유한 차분 delta는 다음과 같습니다. delta = v.*sign′(x).*max(abs(x),TypicalX); 여기서 sign′(x) = sign(x)입니다(단, sign′(0) = 1임). 중심 유한 차분은 다음과 같습니다. delta = v.*max(abs(x),TypicalX); 스칼라 FiniteDifferenceStepSize는 벡터로 확장됩니다. 디폴트 값은 전향 유한 차분의 경우 sqrt(eps)이고 중심 유한 차분의 경우 eps^(1/3)입니다.	fgoalattain, fmincon, fminimax, fminunc, fseminf, fsolve, lsqcurvefit, lsqnonlin	optimoptions만 가능. optimset의 경우 FinDiffRelStep을 사용합니다.
FiniteDifferenceType	기울기를 추정하는 데 사용되는 유한 차분으로, 'forward'(디폴트 값) 또는 'central'(중심화됨)입니다. 후자의 경우 함수 실행 횟수가 2배 더 많지만 더 정확합니다. 'central' 차분은 HonorBounds 옵션이 false로 설정된 경우 fmincon의 interior-point 실행 과정에서 평가된 값이 범위를 위반할 수 있습니다.	fgoalattain, fmincon, fminimax, fminunc, fseminf, fsolve, lsqcurvefit, lsqnonlin	optimoptions만 가능. optimset의 경우 FinDiffType을 사용합니다.
FunctionTolerance	함수 값에 대한 종료 허용오차입니다.	fgoalattain, fmincon, fminimax, fminsearch, fminunc, fseminf, fsolve, lsqcurvefit, lsqlin, lsqnonlin, quadprog	optimoptions만 가능. optimset의 경우 TolFun을 사용합니다.
HessianApproximation	헤세 행렬 근사 방법으로, 'bfgs', 'lbfgs', {'lbfgs',Positive Integer} 또는 'finite-difference'입니다. HessianFcn 또는 HessianMultiplyFcn이 비어 있지 않은 경우 무시됩니다.	fmincon	optimoptions만 가능. optimset의 경우 Hessian을 사용합니다.
HessianFcn	사용자 제공 헤세 행렬로, 함수 핸들로 지정됩니다(헤세 행렬 포함시키기 참조).	fmincon, fminunc	optimoptions만 가능. optimset의 경우 HessFcn을 사용합니다.
HessianMultiplyFcn	사용자 제공 헤세 행렬의 곱셈 함수로, 함수 핸들로 지정됩니다. HessianFcn이 비어 있지 않은 경우 무시됩니다.	fmincon, fminunc, quadprog	optimoptions만 가능. optimset의 경우 HessMult를 사용합니다.
Heuristics	실현가능점을 찾기 위한 알고리즘입니다(실현 가능한 해를 구하는 데 활용할 수 있는 발견법 참조). 'basic' 'intermediate' 'advanced' 'rss' 'rins' 'round' 'diving' 'rss-diving' 'rins-diving' 'round-diving' 'none'	intlinprog	optimoptions만 가능
HeuristicsMaxNodes	intlinprog가 실현가능점에 대한 분기한정 탐색에서 탐색할 수 있는 노드 수의 범위를 지정하는 순양수(Strictly Positive) 정수입니다. 실현 가능한 해를 구하는 데 활용할 수 있는 발견법 항목을 참조하십시오.	intlinprog	optimoptions만 가능
HonorBounds	디폴트 값 true는 범위 제약 조건이 매 반복마다 충족되도록 합니다. 실행을 중지하려면 false로 설정하십시오.	fmincon	optimoptions만 가능. optimset의 경우 AlwaysHonorConstraints를 사용합니다.
IntegerPreprocess	정수 전처리 유형입니다(혼합 정수 계획 전처리 참조). 'none' — 극히 적은 정수 전처리 스텝을 사용합니다. 'basic' — 보통 정도 개수의 정수 전처리 스텝을 사용합니다. 'advanced' — 사용 가능한 모든 정수 전처리 스텝을 사용합니다.	intlinprog	optimoptions만 가능
IntegerTolerance	1e-6에서 1e-3 사이의 실수로, 해 x의 성분이 정수로 간주될 수 있는 최대 편차입니다. IntegerTolerance는 중지 기준이 아닙니다.	intlinprog	optimoptions만 가능
JacobianMultiplyFcn	사용자 정의 야코비 행렬의 곱셈 함수로, 함수 핸들로 지정됩니다. SpecifyObjectiveGradient가 fsolve, lsqcurvefit 및 lsqnonlin에서 true가 아닌 경우 무시됩니다.	fsolve, lsqcurvefit, lsqlin, lsqnonlin
LinearSolver	알고리즘의 내부 선형 솔버 유형입니다. lsqlin 및 quadprog의 경우: 'auto' — 전달된 2차 행렬이 희소 행렬(quadprog의 경우 H, lsqlin의 경우 C)이면 'sparse'를 사용하고, 그렇지 않으면 'dense'를 사용합니다. 'sparse' — 희소 선형 대수를 사용합니다. 'dense' — 조밀한 선형 대수를 사용합니다. coneprog의 경우: 'auto'(디폴트 값) — coneprog가 스텝 솔버를 선택합니다. 희소 문제인 경우, 스텝 솔버는 'prodchol'입니다. 그렇지 않은 경우, 스텝 솔버는 'augmented'입니다. 'augmented' — 확장된 형식의 스텝 솔버. [1] 항목을 참조하십시오. 'normal' — 보통 형식의 스텝 솔버. [1] 항목을 참조하십시오. 'normal-dense' — 조밀한 선형 대수를 사용하는 보통 형식의 스텝 솔버입니다. 'prodchol' — 제품 형식 촐레스키 스텝 솔버. [4] 항목과 [5] 항목을 참조하십시오. 'schur' — 슈어 보수법 스텝 솔버. [2] 항목을 참조하십시오.	coneprog, lsqlin의 'interior-point' 알고리즘과 quadprog의 'interior-point-convex' 알고리즘
LPMaxIterations	순양수 정수로, 분기한정 과정 중에 실행되는 단체 알고리즘의 노드당 최대 반복 횟수입니다.	intlinprog	optimoptions만 가능
LPOptimalityTolerance	음이 아닌 실수입니다. 여기서 감소된 비용은 기저로 사용되는 변수에 대한 LPOptimalityTolerance를 초과해야 합니다.	intlinprog	optimoptions만 가능
MaxFunctionEvaluations	허용되는 함수 실행의 최대 횟수입니다.	fgoalattain, fminbnd, fmincon, fminimax, fminsearch, fminunc, fseminf, fsolve, lsqcurvefit, lsqnonlin	optimoptions만 가능. optimset의 경우 MaxFunEvals를 사용합니다.
MaxIterations	허용되는 최대 반복 횟수입니다.	fzero 및 lsqnonneg를 제외한 전체	optimoptions만 가능. optimset의 경우 MaxIter을 사용합니다.
MaxFeasiblePoints	순양수(Strictly Positive) 정수입니다. intlinprog는 MaxFeasiblePoints 정수 실현가능점을 구한 경우 중지됩니다.	intlinprog	optimoptions만 가능
MaxNodes	분기한정 과정에서 솔버가 탐색하는 노드의 최대 개수를 나타내는 순양수 정수입니다.	intlinprog
MaxTime	알고리즘에 허용되는 최대 시간(단위: 초)입니다.	coneprog, intlinprog, linprog
NodeSelection	다음으로 탐색할 노드를 선택합니다. 'simplebestproj' — 최적의 투영입니다. 분기한정(Branch-and-Bound) 항목을 참조하십시오. 'minobj' — 최소 목적 함수를 갖는 노드를 탐색합니다. 'mininfeas' — 정수 실현불가능성의 합이 가장 작은 노드를 탐색합니다. 분기한정(Branch-and-Bound) 항목을 참조하십시오.	intlinprog	optimoptions만 가능
ObjectiveCutOff	-Inf보다 큰 실수입니다. 디폴트 값은 Inf입니다.	intlinprog	optimoptions만 가능
ObjectiveImprovementThreshold	음이 아닌 실수입니다. intlinprog는 목적 함수 값이 적어도 ObjectiveImprovementThreshold보다 낮은, 즉 다음을 충족하는 다른 해를 찾은 경우에만 현재 실현 가능 해를 변경합니다. (fold – fnew)/(1 + |fold|) > ObjectiveImprovementThreshold.	intlinprog	optimoptions만 가능
ObjectiveLimit	목적 함수 값이 ObjectiveLimit 아래로 내려가고 해당 반복에서 실현 가능하면 반복이 중단됩니다.	fmincon, fminunc, lsqlin, quadprog
OptimalityTolerance	1차 최적성에 대한 종료 허용오차입니다.	coneprog, fgoalattain, fmincon, fminimax, fminunc, fseminf, fsolve, linprog(interior-point만 해당), lsqcurvefit, lsqlin, lsqnonlin, quadprog	optimoptions만 가능. optimset의 경우 TolFun을 사용합니다.
OutputFcn	각 반복마다 최적화 함수가 호출하는 사용자 정의 함수를 하나 이상 지정합니다. 함수 핸들 또는 함수 핸들 셀형 배열을 전달합니다. Output Function and Plot Function Syntax 항목 또는 intlinprog Output Function and Plot Function Syntax 항목을 참조하십시오.	fgoalattain, fminbnd, fmincon, fminimax, fminsearch, fminunc, fseminf, fsolve, fzero, intlinprog, lsqcurvefit, lsqnonlin
PlotFcn	알고리즘이 실행되는 동안 다양한 진행률 측정값을 플로팅합니다. 미리 정의된 플롯에서 선택하거나 사용자가 직접 작성할 수 있습니다. 함수 이름을 아래 나열된 대로 제공하거나 @optimplotx와 같은 함수 핸들로 제공하십시오. 내장 플롯 함수 이름, 함수 핸들 또는 내장 이름이나 함수 핸들로 구성된 셀형 배열을 전달하십시오. 사용자 지정 플롯 함수의 경우, 함수 핸들을 전달하십시오. 'optimplotx'는 현재 점을 플로팅합니다. 'optimplotfunccount'는 함수 실행 횟수를 플로팅합니다. 'optimplotfval'은 함수 값을 플로팅합니다. 'optimplotfvalconstr'은 발견된 최적의 실현가능 목적 함수 값을 선 플롯으로 플로팅합니다. 이 플롯은 1e-6의 실현가능성 허용오차를 사용하여 실현불가능점과 실현가능점을 서로 다른 색으로 표시합니다. 'optimplotconstrviolation'은 최대 제약 조건 위반 값을 플로팅합니다. 'optimplotresnorm'은 잔차에 대한 노름을 플로팅합니다. 'optimplotfirstorderopt'는 1차 최적성을 플로팅합니다. 'optimplotstepsize'는 스텝 크기를 플로팅합니다. 'optimplotmilp'는 혼합 정수 선형 계획의 간격을 플로팅합니다. 플롯 함수 항목 또는 intlinprog Output Function and Plot Function Syntax 항목을 참조하십시오.	fgoalattain, fminbnd, fmincon, fminimax, fminsearch, fminunc, fseminf, fsolve, fzero, intlinprog, lsqcurvefit, lsqnonlin. 적용되는 값은 개별 함수 도움말 페이지를 참조하십시오.	optimoptions만 가능. optimset의 경우 PlotFcns를 사용합니다.
RelativeGapTolerance	0에서 1 사이의 실수입니다. 목적 함수에 대해 내부적으로 계산된 상한(U)과 하한(L)의 상대 오차가 RelativeGapTolerance보다 작거나 같은 경우 intlinprog가 중지합니다. (U – L) / (abs(U) + 1) <= RelativeGapTolerance.	intlinprog	optimoptions만 가능
RootLPAlgorithm	다음과 같은 선형 계획 문제를 풀기 위한 알고리즘입니다. 'dual-simplex' — 쌍대 문제 단체 알고리즘 'primal-simplex' — 원문제 단체 알고리즘	intlinprog	optimoptions만 가능
RootLPMaxIterations	음이 아닌 정수로, 초기 선형 계획법 문제를 풀기 위해 실행되는 최대 단체 알고리즘 반복 횟수입니다.	intlinprog	optimoptions만 가능
ScaleProblem	fmincon의 interior-point 알고리즘과 sqp 알고리즘의 경우, true로 설정하면 알고리즘이 모든 제약 조건과 목적 함수를 해당 초기값을 사용하여 정규화합니다. 디폴트 값 false로 설정하면 비활성화됩니다.	fmincon
SpecifyConstraintGradient	비선형 제약 조건에 대한 사용자 정의 기울기입니다.	fgoalattain, fmincon, fminimax	optimoptions만 가능. optimset의 경우 GradConstr을 사용합니다.
SpecifyObjectiveGradient	목적 함수에 대한 사용자 정의 기울기 또는 야코비 행렬입니다.	fgoalattain, fmincon, fminimax, fminunc, fseminf, fsolve, lsqcurvefit, lsqnonlin	optimoptions만 가능. optimset의 경우 GradObj 또는 Jacobian을 사용합니다.
StepTolerance	x에 대한 종료 허용오차입니다.	linprog 및 coneprog를 제외한 전체 함수
SubproblemAlgorithm	반복 스텝이 계산되는 방식을 결정합니다.	fmincon, fminunc, fsolve, lsqcurvefit, lsqlin, lsqnonlin
TypicalX	파라미터 x로 구성된 배열의 일반적인 크기를 지정하는 배열입니다. 배열 크기는 시작점 x0의 크기와 같습니다. 주로 기울기 추정을 위해 유한 차분을 스케일링하는 데 사용됩니다.	fgoalattain, fmincon, fminimax, fminunc, fseminf, fsolve, lsqcurvefit, lsqlin, lsqnonlin, quadprog
UseParallel	true이면 적용 가능한 솔버가 기울기를 병렬로 추정합니다. false로 설정하여 비활성화할 수 있습니다.	fgoalattain, fmincon, fminimax, fminunc, fsolve, lsqcurvefit, lsqnonlin.

숨겨진 옵션

optimoptions는 일부 옵션을 “숨깁니다”. 즉, 해당 값을 표시하지 않습니다. 이러한 옵션을 보는 방법을 알아보려면 최적화 옵션 보기 항목을 참조하십시오.

함수 도움말 페이지에 이러한 옵션은 기울임꼴로 나열되어 있습니다.

• 숨겨진 Optimization Toolbox 옵션

• 숨겨진 Global Optimization Toolbox 옵션

숨겨진 Optimization Toolbox 옵션

다음 표에는 숨겨진 Optimization Toolbox™ 옵션이 나열되어 있습니다.

optimoptions가 숨기는 옵션

옵션 이름	설명	사용하는 함수	제한 사항
Diagnostics	최소화하거나 풀려는 함수에 대한 진단 정보를 표시합니다.	fminbnd, fminsearch, fzero, lsqnonneg를 제외한 전체
DiffMaxChange	유한 차분에 대한 변수의 최대 변화량입니다.	fgoalattain, fmincon, fminimax, fminunc, fseminf, fsolve, lsqcurvefit, lsqnonlin
DiffMinChange	유한 차분에 대한 변수의 최소 변화량입니다.	fgoalattain, fmincon, fminimax, fminunc, fseminf, fsolve, lsqcurvefit, lsqnonlin
FunValCheck	목적 함수 값과 제약 조건 값이 유효한지 여부를 확인합니다. 'on'은 목적 함수 또는 제약 조건이 complex, NaN 또는 Inf 값을 반환하는 경우에 오류를 표시합니다. 참고 FunValCheck는 Inf를 적절하게 처리하는 fminbnd, fminsearch 또는 fzero와 함께 사용하는 경우 Inf에 대해 오류를 반환하지 않습니다. 'off'는 오류를 표시하지 않습니다.	fgoalattain, fminbnd, fmincon, fminimax, fminsearch, fminunc, fseminf, fsolve, fzero, lsqcurvefit, lsqnonlin
HessPattern	유한 차분에 대한 헤세 행렬의 희소성 패턴입니다. 행렬의 크기는 n×n이며, 여기서 n은 시작점 x0의 요소 개수입니다.	fmincon, fminunc
HessUpdate	준뉴턴 업데이트 방식입니다.	fminunc
InitBarrierParam	초기 장벽 값입니다.	fmincon
InitDamping	초기 Levenberg-Marquardt 파라미터입니다.	fsolve, lsqcurvefit, lsqnonlin	optimoptions만 가능
InitTrustRegionRadius	신뢰 영역의 초기 반지름입니다.	fmincon
JacobPattern	유한 차분을 위한 야코비 행렬의 희소성 패턴입니다. 행렬의 크기는 m×n이며, 여기서 m은 사용자 지정 함수 fun이 반환하는 첫 번째 인수에 포함된 값의 개수이고 n은 시작점 x0의 요소 개수입니다.	fsolve, lsqcurvefit, lsqnonlin
LPPreprocess	완화된 선형 계획의 해에 사용할 전처리 유형입니다(선형 계획 전처리 참조). 'none' — 전처리가 없습니다. 'basic' — 전처리를 사용합니다.	intlinprog	optimoptions만 가능
MaxPCGIter	선조건 적용 켤레 기울기 방법에 대해 허용되는 최대 반복 횟수입니다.	fmincon, fminunc, fsolve, lsqcurvefit, lsqlin, lsqnonlin, quadprog
MaxProjCGIter	투영된 켤레 기울기 반복 횟수에 대한 허용오차로, 이는 알고리즘의 반복 횟수가 아니라 내부 반복 횟수입니다.	fmincon
MaxSQPIter	순차적 2차 계획법 방법에 대해 허용되는 최대 반복 횟수입니다.	fgoalattain, fmincon, fminimax
MeritFunction	목표 달성/최대최소화 이득 함수(다중 목적 함수) 또는 fmincon(단일 목적 함수)을 사용합니다.	fgoalattain, fminimax
PrecondBandWidth	PCG에 대한 선조건자의 상부 대역폭입니다. 'Inf'를 설정하면 CG 대신 직접 분해가 사용됩니다.	fmincon, fminunc, fsolve, lsqcurvefit, lsqlin, lsqnonlin, quadprog
Preprocess	단체 또는 쌍대 문제 단체 알고리즘 반복 전 LP 전처리의 수준입니다.	linprog	optimoptions만 가능
RelLineSrchBnd	직선 탐색 스텝 길이에 대한 상대적 범위입니다.	fgoalattain, fmincon, fminimax, fseminf
RelLineSrchBndDuration	RelLineSrchBnd에 지정된 경계가 활성 상태로 유지되는 반복 횟수입니다.	fgoalattain, fmincon, fminimax, fseminf
ScaleProblem	Algorithm 옵션 'levenberg-marquardt'를 사용하는 경우 ScaleProblem 옵션을 'jacobian'으로 설정하면 준특이 행렬(badly scaled) 문제에 대한 솔버에 도움이 되는 경우가 있습니다.	fsolve, lsqcurvefit, lsqnonlin
TolConSQP	내부 SQP 반복에 대한 제약 조건 위반 허용오차입니다.	fgoalattain, fmincon, fminimax, fseminf
TolPCG	PCG 반복에 대한 종료 허용오차입니다.	fmincon, fminunc, fsolve, lsqcurvefit, lsqlin, lsqnonlin, quadprog
TolProjCG	투영된 켤레 기울기 알고리즘에 대한 상대 허용오차로, 이는 알고리즘 반복이 아니라 내부 반복에 대한 것입니다.	fmincon
TolProjCGAbs	투영된 켤레 기울기 알고리즘에 대한 절대 허용오차로, 이는 알고리즘 반복이 아니라 내부 반복에 대한 것입니다.	fmincon

숨겨진 Global Optimization Toolbox 옵션

이러한 옵션이 숨겨진 이유는 Options that optimoptions Hides (Global Optimization Toolbox) 항목을 참조하십시오.

optimoptions가 숨기는 옵션

옵션 이름	사용하는 함수
Cache	patternsearch
CacheSize	patternsearch
CacheTol	patternsearch
DisplayInterval	particleswarm, simulannealbnd
FunValCheck	particleswarm
HybridInterval	simulannealbnd
InitialPenalty	ga, patternsearch
MaxMeshSize	patternsearch
MeshRotate	patternsearch
MigrationDirection	ga
MigrationFraction	ga
MigrationInterval	ga
PenaltyFactor	ga, patternsearch
PlotInterval	ga, patternsearch, simulannealbnd
StallTest	ga
TolBind	patternsearch

관련 항목

• 현재 옵션 이름과 이전 옵션 이름