新旧のオプション名

R2016a では、多くのオプション名が変更されました。optimset には、レガシオプション名のみを使用できます。optimoptions には、レガシと現在の両方の名前を使用できます。ただし、optimoptions でレガシ名と値のペアを使ってオプションを設定すると、現在の等価な値が表示されます。たとえば、レガシオプション TolX は現在のオプション StepTolerance と等価です。

options = optimoptions('fsolve','TolX',1e-4)

options = 

  fsolve options:

   Options used by current Algorithm ('trust-region-dogleg'):
   (Other available algorithms: 'levenberg-marquardt', 'trust-region-reflective')

   Set properties:
               StepTolerance: 1.0000e-04

   Default properties:
                   Algorithm: 'trust-region-dogleg'
              CheckGradients: 0
                     Display: 'final'
    FiniteDifferenceStepSize: 'sqrt(eps)'
        FiniteDifferenceType: 'forward'
           FunctionTolerance: 1.0000e-06
      MaxFunctionEvaluations: '100*numberOfVariables'
               MaxIterations: 400
         OptimalityTolerance: 1.0000e-06
                   OutputFcn: []
                     PlotFcn: []
    SpecifyObjectiveGradient: 0
                    TypicalX: 'ones(numberOfVariables,1)'
                 UseParallel: 0

   Show options not used by current Algorithm ('trust-region-dogleg')

次の表は、同じ情報を示しています。1 つ目の表にはレガシオプション名のアルファベット順に、2 つ目の表には現在のオプション名のアルファベット順にオプションが列挙されています。各表には、変更された名前または値が異なる名前のみが含まれ、値はレガシと現在で異なる場合のみ表示されます。Global Optimization Toolbox のソルバーの変更については、R2016aのオプション変更 (Global Optimization Toolbox)を参照してください。

オプション名 (レガシの順序)

レガシ名	現在の名前	レガシ値	現在の値
`AlwaysHonorConstraints`	`HonorBounds`	`'bounds'`, `'none'`	`true`, `false`
`BranchingRule`	`BranchRule`
`CutGenMaxIter`	`CutMaxIterations`
`DerivativeCheck`	`CheckGradients`	`'on'`, `'off'`	`true`, `false`
`FinDiffRelStep`	`FiniteDifferenceStepSize`
`FinDiffType`	`FiniteDifferenceType`
`GoalsExactAchieve`	`EqualityGoalCount`
`GradConstr`	`SpecifyConstraintGradient`	`'on'`, `'off'`	`true`, `false`
`GradObj`	`SpecifyObjectiveGradient`	`'on'`, `'off'`	`true`, `false`
`Hessian`	`HessianApproximation`	`'user-supplied'`, `'bfgs'`, `'lbfgs'`, `'fin-diff-grads'`, `'on'`, `'off'`	`'bfgs'`, `'lbfgs'`, `'finite-difference'` `HessianFcn` または `HessianMultiplyFcn` が空でない場合は無視される
`HessFcn`	`HessianFcn`
`HessMult`	`HessianMultiplyFcn`
`HessUpdate` (`fminunc` 用に R2022a で変更)	`HessianApproximation`	`"bfgs"`, `"lbfgs"`, `{"lbfgs",Positive Integer}`, `"dfp"`, `"steepdesc"`	`"bfgs"`, `"lbfgs"`, `{"lbfgs",Positive Integer}`
`IPPreprocess`	`IntegerPreprocess`
`Jacobian`	`SpecifyObjectiveGradient`
`JacobMult`	`JacobianMultiplyFcn`
`LPMaxIter`	`LPMaxIterations`
`MaxFunEvals`	`MaxFunctionEvaluations`
`MaxIter`	`MaxIterations`
`MaxNumFeasPoints`	`MaxFeasiblePoints`
`MinAbsMax`	`AbsoluteMaxObjectiveCount`
`PlotFcns`	`PlotFcn`
`RelObjThreshold`	`ObjectiveImprovementThreshold`
`RootLPMaxIter`	`RootLPMaxIterations`
`ScaleProblem`	`ScaleProblem`	`'obj-and-constr'`, `'none'`	`true`, `false`
`SubproblemAlgorithm`	`SubproblemAlgorithm`	`'cg'`, `'ldl-factorization'`	`'cg'`, `'factorization'`
`TolCon`	`ConstraintTolerance`
`TolFun` (使用方法 1)	`OptimalityTolerance`
`TolFun` (使用方法 2)	`FunctionTolerance`
`TolFunLP`	`LPOptimalityTolerance`
`TolGapAbs`	`AbsoluteGapTolerance`
`TolGapRel`	`RelativeGapTolerance`
`TolInteger`	`IntegerTolerance`
`TolX`	`StepTolerance`

オプション名 (現在の順序)

現在の名前	レガシ名	現在の値	レガシ値
`AbsoluteGapTolerance`	`TolGapAbs`
`AbsoluteMaxObjectiveCount`	`MinAbsMax`
`BranchRule`	`BranchingRule`
`CheckGradients`	`DerivativeCheck`	`true`, `false`	`'on'`, `'off'`
`ConstraintTolerance`	`TolCon`
`CutMaxIterations`	`CutGenMaxIter`
`EqualityGoalCount`	`GoalsExactAchieve`
`FiniteDifferenceStepSize`	`FinDiffRelStep`
`FiniteDifferenceType`	`FinDiffType`
`FunctionTolerance`	`TolFun` (使用方法 2)
`HessianApproximation` (`fmincon` 用)	`Hessian`	`'bfgs'`, `'lbfgs'`, `'finite-difference'` `HessianFcn` または `HessianMultiplyFcn` が空でない場合は無視される	`'user-supplied'`, `'bfgs'`, `'lbfgs'`, `'fin-diff-grads'`, `'on'`, `'off'`
`HessianApproximation` (`fminunc` 用)(`fminunc` 用に R2022a で変更)	`HessUpdate`	`"bfgs"`, `"lbfgs"`, `{"lbfgs",Positive Integer}`	`"bfgs"`, `"lbfgs"`, `{"lbfgs",Positive Integer}`, `"dfp"`, `"steepdesc"`
`HessianFcn`	`HessFcn`
`HessianMultiplyFcn`	`HessMult`
`HonorBounds`	`AlwaysHonorConstraints`	`true`, `false`	`'bounds'`, `'none'`
`IntegerPreprocess`	`IPPreprocess`
`IntegerTolerance`	`TolInteger`
`JacobianMultiplyFcn`	`JacobMult`
`LPMaxIterations`	`LPMaxIter`
`LPOptimalityTolerance`	`TolFunLP`
`MaxFeasiblePoints`	`MaxNumFeasPoints`
`MaxFunctionEvaluations`	`MaxFunEvals`
`MaxIterations`	`MaxIter`
`ObjectiveImprovementThreshold`	`RelObjThreshold`
`OptimalityTolerance`	`TolFun` (使用方法 1)
`PlotFcn`	`PlotFcns`
`RelativeGapTolerance`	`TolGapRel`
`RootLPMaxIterations`	`RootLPMaxIter`
`ScaleProblem`	`ScaleProblem`	`true`, `false`	`'obj-and-constr'`, `'none'`
`SpecifyConstraintGradient`	`GradConstr`	`true`, `false`	`'on'`, `'off'`
`SpecifyObjectiveGradient`	`GradObj` または `Jacobian`	`true`, `false`	`'on'`, `'off'`
`StepTolerance`	`TolX`
`SubproblemAlgorithm`	`SubproblemAlgorithm`	`'cg'`, `'factorization'`	`'cg'`, `'ldl-factorization'`

参考

トピック

最適化オプションリファレンス