负的真实。intlinprog如果内部计算的上限值之间的差异(U)降低(L)目标函数的界小于或等于绝对宽容:

U - L <=绝对间隙公差．

数量F(x)使最坏情况下的绝对值最小化。

fminimax

选择解算器使用的算法。

中选择更新屏障参数的算法“内点”算法,要么“单调”或“预测-校正”．

选择分支组件的规则:

将用户提供的分析导数（梯度或雅可比矩阵，取决于选定的解算器）与有限差分导数进行比较。

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对约束冲突的容忍度。

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切割生成的级别（请参见割代):

显示级别。

所有。有关适用的值，请参见各个函数参考页。

指定目标所需的目标数有趣的与设定的目标相等。如有必要，重新安排你的目标，以便福格拉坦取得第一名EqualityGoalCount目标完全正确。

福格拉坦

有限差分的标量或向量步长因子。设置FiniteDifferenceStepSize一个向量v前向有限差分法δ是

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用于估计梯度的有限差分“前进”（违约），或“中央”（居中），这需要两倍的功能评估，但应该更准确。“中央”差异在计算过程中可能会违反边界fmincon如果HonorBounds选项设置为错误的．

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函数值上的终止公差。

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海森近似法：“蓄热”,“lbfgs”,{'lbfgs'，正整数},或“有限差分”．

忽略时黑森或HessianMultiplyFcn它不是空的。

fmincon

用户提供的Hessian，指定为函数句柄（请参见包括黑森人).

用户提供的Hessian乘法函数，指定为函数句柄。

忽略时黑森它不是空的。

fmincon,fminunc,二次规划优化函数

搜索可行点的算法（参见寻找可行解的启发式算法万博 尤文图斯):

默认的真正的确保在每次迭代时满足绑定约束。通过设置为关闭错误的．

整数预处理的类型（请参见混合整数程序预处理):

用户定义的雅可比乘函数，指定为函数句柄。除非指定对象半径是真正的对于数值解,最小二乘拟合,lsqnonlin．

数值解,最小二乘拟合,lsqlin,lsqnonlin

算法中内部线性解算器的类型。用于lsqlin和二次规划优化函数:

对于coneprog:

coneprog,lsqlin“内点”算法与二次规划优化函数“内点凸”算法

允许的最大函数求值数。

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允许的最大迭代次数。

几乎fzero和lsqnonneg

intlinprog

算法允许的最大时间量（秒）。

coneprog,intlinprog,线性规划问题

选择接下来要研究的节点。

如果目标函数值小于客观限度迭代是可行的，然后迭代停止。

一阶最优性的终止公差。

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指定优化函数在每次迭代时调用的一个或多个用户定义函数。传递一个函数句柄或函数句柄的单元格数组。看见输出函数和绘图函数语法或intlinprog输出函数和绘图函数语法．

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在算法执行时绘制各种进度度量。从预定义的绘图中选择或编写自己的绘图。按所列提供函数名称，或作为函数句柄，如@optimplotx．传递内置的plot函数名、函数句柄或内置名称或函数句柄的单元格数组。对于定制的绘图函数，传递函数句柄。

看见绘制函数或intlinprog输出函数和绘图函数语法．

福格拉坦,fminbnd,fmincon,fminimax,fminsearch,fminunc,费塞米夫,数值解,fzero,intlinprog,最小二乘拟合,lsqnonlin看见the individual function reference pages for the values that apply.

真实来源0通过1.．intlinprog停止时，如果内部计算的上部(U)降低(L)目标函数的界小于或等于相对宽容:

（U-L）/（abs（U）+1）<=相对耐受性．

intlinprog自动修改大尺寸的公差L大小:

容忍度=最小值（1/（1+| L |），相对耐受性）

求解线性规划的算法：

对于fmincon内点和sqp算法，真正的使算法通过其初始值规范化所有约束和目标函数。通过设置为默认值禁用错误的．

用户定义的非线性约束梯度。

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目标函数的用户定义梯度或雅可比矩阵。

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终止上公差x．

所有的功能除了线性规划问题和coneprog

确定迭代步骤的计算方式。

数组，指定参数数组的典型大小x。数组的大小等于x0，起点。主要用于梯度估计的缩放有限差分。

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什么时候真正的，适用的解算器并行估计渐变。通过设置为禁用错误的．

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