098

98 Rozdział 9

Tabela 9.2. Znaczenie poszczególnych parametrów elementów wektora options w wersji 4.2 Matlaba

Numer opcji	Wartość domyślna	Opis
options( 1)	0	Wyświetlanie: 0 - bez informacji. 1 - wydruk tabelaryczny, informacja o każdej iteracji. -1 - bez wyświetlania ostrzeżeń
options(2)	le-4	Warunek (maksymalny błąd bezwzględny) zatrzymania dla wartości zmiennych niezależnych x
options(3)	1 e—4	Warunek zatrzymania (maksymalny błąd bezwzględny) dla funkcji celu /
options(4)	le-7	Warunek zatrzymania (maksymalny błąd bezwzględny) dla ograniczeń ę
options(5)	0	Główny algorytm optymalizacyjny w metodzie najmniejszych kwadratów (1 - metoda Gaussa-Newtona, 0 - metoda tegularyzacji Levenberga-Mar-ąuardta)
options(6)	0	Algorytm znajdowania kierunku poprawy (!) - metoda zmiennej metryki BFGS, 1 - metoda DFP. 2 - metoda największego spadku)
options(7)	0	Algorytm minimalizacji w kierunku (0 - interpolacja wielomianowa mieszanego drugiego i trzeciego rzędu. 1 - wielomian trzeciego rzędu)
options(8)		Ostatnia obliczona w procesie optymalizacji wartość funkcji celu. W przypadku procedur attgoal oraz minmax zmienna zawiera osiągnięty stopień dopasowania
options(9)	0	Sprawdzanie zgodności funkcji gradientu w czasie kilku pierwszych iteracji z wartościami przybliżonymi na podstawie wartości funkcji celu. Sprawdzanie następuje, jeżeli zmiennej zostanie nadana wartość 1
options( 10)		Licznik obliczeń wartości funkcji wykonanych w czasie optymalizacji (liczba wywołań funkcji fun)
options! 11)		Licznik obliczeń wartości gradientu (liczba wywołań funkcji grad)
options! 12)		Licznik obliczeń wartości gradientu ograniczeń
options! 13)	0	Liczba ograniczeń równościowych. Ograniczenia te są umieszczone w wektorze g jako pierwsze
options! 14)	1 OOn	Maksymalna liczba iteracji. Domyślna wartość to sto razy liczba zmiennych niezależnych. Funkcja fmins przyjmuje domyślnie wartość dwieście razy. a fmin - pięćset razy liczba zmiennych niezależnych
options! 15)	0	Liczba funkcji celu definiowanych jako wartość absolutna (abs(/())). używana między innymi w programie mininiuksowym
options! 16)	le-8	Minimalna wartość perturbacji zmiennych niezależnych wprowadzana w celu estymacji gradientu. Wartość zaburzenia jest dostosowywana tak. aby uzyskać dużą dokładność estymacji i zmienia się pomiędzy podaną wartością minimalną i maksymalną
options! 17)	0.1	Maksymalna wartość perturbacji w celu oszacowania gradientu
options! 18)		Długość kroku metody