迭代次数和函数计数

通常，优化工具箱™求解器会迭代以找到最优解。求解器从一个初始值开始x₀，执行一些中间计算，最终到达一个新的点x₁，然后重复这一过程，以求得逐次逼近x₂,x_3.,……局部最小值。经过一定次数的迭代后，处理停止k。

属性，可以限制迭代次数或函数计数MaxIterations或MaxFunctionEvaluations用于求解器的选项optimoptions。或者，如果您想让求解器在达到其中一个限制后继续执行，请提高这些选项的值。看到设置和更改选项。

在任何步骤中，中间计算都可能涉及评估目标函数和当前迭代附近的任何约束x_我。例如，求解者可以通过有限差分估计一个梯度。在附近的每个点，函数计数(F-count)增加1。这个数字典型的三维迭代表明，在具有正向有限差分大小delta的三维空间中，一次迭代通常对应增加4个函数。图中，e_我表示的单位向量我坐标方向。

有时，解算者尝试一步并拒绝该尝试。的信赖域,trust-region-reflective,trust-region-dogleg算法将这些失败的尝试计数为迭代，并在迭代显示中报告(未更改的)结果。的内点,有效集,levenberg-marquardt算法不将失败的尝试计数为迭代，也不在迭代显示中报告尝试。所有尝试的步骤都会增加F-count，不管算法是什么。

F-count是许多求解器迭代显示中的标头。例如,看到的解释结果。

的F-count在输出结构中显示为output.funcCount，使您能够以编程方式访问计算计数。有关更多信息，请参见输出结构。

另请参阅

optimoptions

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