Matlab -当目标和非线性竞争对手需要参数时，适当设置fmincon。

Question

我正试着听从这里的建议

http://www.mathworks.com/help/toolbox/optim/ug/brhkghv-7.html

但我有麻烦了。我有一个复杂的目标，最小化复杂的非线性约束，所有这些都是我的3个选择变量的函数，以及各种各样的参数。启动一切的脚本如下所示：

% define a bunch of parameters
gamma= .2;
beta = .3; %
x0=[.5 .5 .5];
%etc
solution = nested_minimization_program(x0,gamma,beta)

Nested_minimization_program看起来是这样的：

function out = nest_minimization-program(x0,gamma,beta)
options = optimset('GradObj','on');
out = fmincon(@objective,x0,[],[],[],[],[0 0 0],[1 1 1],@nonlin,options)
 function [obj obj_gradient] = objective(x)
   [obj obj_gradient] = complicated_objective(x,gamma,beta);
 end
 function [ineq_constriant eq_constraint] = nonlin(x)
  [ineq_constriant eq_constraint] = complicated_constaints(x,beta,gamma)
 end
end

Complicated_objective是一个文件，它返回第一个参数的目标值，第二个参数返回非层次梯度的值。Complicated_constaints的第一个参数返回一个非线性不等式约束向量，第二个返回非线性等式约束向量。

这样做的原因是，我可以对fmincon使用@objective和@nonlin语法；objective和nonlin只是x的函数，而不是参数的函数，因为它们是已经传递了参数的函数的子函数。我相信这是我应该使用的形式，以便将梯度和非线性约束传递给fmincon。我的问题是，当我运行这段代码时，我会得到以下错误

警告:信任区域反射算法不能解决这类问题，使用主动集算法.您还可以尝试内部点或sqp算法:将算法选项设置为“内点”或“sqp”并重新运行。有关更多帮助，请参见在文档中选择算法。

因为某种原因，fmincon离开了信任区域反射算法，进入活动集，这没有利用我的分析梯度。根据http://www.mathworks.com/help/toolbox/optim/ug/brhkghv-3.html，对fmincon使用分析梯度的要求是，

编写返回的代码:目标函数(标量)作为第一个输出

梯度(向量)作为第二输出

使用优化集将GradObj选项设置为“on”。

目标返回目标的标量值和所需的梯度，Gradobj是打开的，所以我看不到我的问题。

Answer 1

我从Matlab组得到了一些帮助，并向我透露，信任区域方法实际上不支持非线性约束，所以这在我的代码中根本不是一个错误。他们重新编写使用“内点”算法，这有自己的问题，但至少这个问题已经解决了。