Matlab 中 R 的 nlminb 最接近的近似值是多少？答案

【问题标题】：What is the closest approximation to R's nlminb in Matlab?Matlab 中 R 的 nlminb 最接近的近似值是多少？
【发布时间】：2013-11-21 19:12:30
【问题描述】：

Matlab 是否有与 R 中的 nlminb 等效的功能？

我意识到 lsqcurvefit 在 Matlab 中可用，但我特别想要一个使用基于导数的方法的函数，理想情况下与 nlminb 使用的方法完全相同。

nlminb 在this Stats.StackExhange.com answer 中描述。

我不想使用lsqcurvefit 使用的'trust-region-refelective' 方法来解决受限问题。

【问题讨论】：

您是否真的像链接的 Stats.StackExhange.com 问题/答案中那样执行最大似然估计？
不，我正在执行最小二乘拟合，但我想针对基于导数的优化器测试新的优化器。

标签： r matlab optimization nonlinear-optimization

【解决方案1】：

如果指定了适当的'Algorithm' 选项，则Matlab 的fmincon 使用带有约束的Quasi-Newton methods。显然 R 的nlminb 是基于L-BFGS-B code。使用'interior-point'算法这种近似Hessian的方法can be specified：

options = optimoptions('fmincon','Algorithm','interior-point','Hessian','lbfgs');

除非内存不足，否则使用 'lbfgs' 而非默认 'bfgs' 的价值值得怀疑。全部尝试。

【讨论】：

是否将 lsqcurvefit 与 levenberg-marquardt 算法一起使用（即我放弃约束但确保初始猜测完全在所需的范围内）也能很好地近似 nlminb？还是 fmincon 更接近？
不知道。 Levenberg-Marquardt 不是准牛顿方法。它是Gauss-Newton 和梯度下降的组合。它非常坚固。 lsqcurvefit 是为拟合数据而设计的，所以如果这是您的应用程序，请尝试一下。我不明白为什么你也可以使用默认的'trust-region-reflective'，除非required conditions to use it is not met 之一，该函数会警告你。
嘿，当我尝试使用 fminunc 运行它时，我得到：？？？在 223 使用 ==> optimset 时出错 OPTIONS 参数算法的值无效：必须是 'active-set'、'trust-region-reflective'、'interior-point'、'interior-point-convex'、'levenberg-marquardt' 、'trust-region-dogleg'、'lm-line-search' 或 'sqp'。错误 ==> Optimal_Lambda_fmin 在 64 个选项=optimset('Algorithm','quasi-newton','HessUpdate','bfgs','MaxFunEvals',10000,'TolFun',1e-16,'MaxIter',10000) ;虽然“准牛顿”显示为 2013b 版的可用算法，但我使用的是 2011a ！！
你知道上面哪一个算法和nlminb是一样的吗？
在 R2011a 中，fminunc、here are the actual choices for algorithm。尽管错误说明了什么，但您实际上不能为此求解器设置'Algorthm' 属性，除非问题是大型或中等规模的，这会改变事情。大规模方法需要您指定梯度。如果您使用中等规模方法，您可以为'HessUpdate' 属性指定'bfgs'，它可能最接近nlminb。