оптимизации MATLAB: целевая функция с «шагов»

Question

Я пытаюсь найти минимум, используя fmincon в MATLAB, и я столкнулся следующая проблема:

Оптимизация завершена, так как размер градиента в начальной точке меньше значения по умолчанию для допуска функции.

поверхность моей целевой функции показывает «шаги», и, следовательно, он имеет то же значение, более определенные диапазоны входные переменные (размер градиента равен нуль, если я правильно):

при переходе от начальной точки, решатель не видит каких-либо изменений в стоимости целевой функции, а завершает оптимизацию:

Iteration Func-count  f(x)  Step-size  optimality 

0   3   581.542        0 

Initial point is a local minimum. 

Optimization completed because the size of the gradient at the initial point 
is less than the default value of the function tolerance. 

есть ли способ сделать решатель шаг вперед, когда целевая функция сохраняет свое значение неизменным (пока целевая функция не начнет увеличиваться)?

Благодарим за помощь.

Answer 1

Я пост мой расширенный комментарий как ответ в надежде, что это будет проще для будущих искателей ответов, чтобы найти решение:

Вероятно, вы бы получить приемлемые результаты с непостоянным градиентом на основе решателя, например, ga, если оценка целевой функции не является дорогостоящей. Они не зависят от градиента и хорошо работают на негладких функциях. Также стоит прочитать следующее руководство перед выбором алгоритма решателя: How to choose solver.

Answer 2

Ответ прямо здесь:

Initial point is a local minimum.

Точка вы даете в качестве начальной точки уже локальный минимум. Таким образом, алгоритм находит, что минимальный и придерживается там. Для того, чтобы найти другие местные минимумы или, может быть, глобально one, измените начальные точки на что-то еще вдали от местного минимума. Для того, чтобы найти глобальный минимум , используйте глобальную технику оптимизации.