c++ - C++:与Matlab fmincon相比，NLopt COBYLA

我在C ++中使用NLopt library，COBYLA algorithm来最小化基于日志的成本函数。我已经在Matlab中使用fmincom实现了相同的功能。
Matlab函数的性能比NLopt好得多。与NLopt相比，它所需的优化次数要少得多，并且收敛到比NLopt更好的最小值。

我相信用于算法的补充选项是不同的。我试图为NLopt复制与在Matlab中的fmincon中的默认参数相同的参数，但它仍然无法给出相似的结果。

我需要知道如何使用NLopt中的COBYLA以类似于Matlab的方式进行收敛。
提前致谢

最佳答案

为什么选择COBYLA？
fmincon更像afaik
NLopt L-BFGS，
另请参见LBFGS。
他们使用梯度估算
因此当func（）→二次时，收敛速度比COBYLA的线性逼近速度快得多。
我建议


打印/绘制两个优化器的所有func值（在函数内部打印）
同时发布所有选项； COBYLA对Rhobeg和Rhoend非常敏感
尝试
NLopt L-BFGS，或
NLopt BOBYQA，
“迭代构造的二次逼近”。



添加：
fmincom用途


  “用于估计梯度的有限差分是'正向'（默认）或'中央'...”


自动。
您可以运行L-BFGS或任何梯度优化器，
像单边或中心差之类的梯度估算器。
通常，对于嘈杂的功能或接近边界的情况，这可能是一个差的估计；
但它在fmincom中对您有效，因此也应在NLopt L-BFGS中工作。
首先尝试一下，然后再花时间使用完全不同的方法。

您需要设置以下NLopt参数：
initial_step例如1或.1
ftol_abs和xtol_abs例如1e-4，不小于所需的大小
（对于COBYLA，initial_step→rhobegin和initial_step缩放后的x xtol_abs→rhoend。）

NB打印任何优化程序的返回代码：为什么停止？

关于c++ - C++:与Matlab fmincon相比，NLopt COBYLA，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/23105718/