对于双变量的非线性优化问题,如x和y,如何检验函数是否光滑,是中尺度问题还是大尺度问题。我是否应该使用“fmincon”求解器(在MATLAB中),因为变量有一个线性约束和边界?我需要全局最优,对于凸函数,局部最优和全局最优是一样的。但是我不知道如何检查我的函数的凸性?
我的问题是Min f (x,y),其中x<y和x,y>0。
我一直在尝试使用MATLAB的拟合函数来拟合幂律分布:ns ~ s^-a (where ns is the probability density function; s is the empirical observation; and a is the scaling exponent)与我的经验数据(参见链接)。然而,我在获得可重现的解决方案时遇到了问题。如果不指定起始点,则每次运行都会得到不同的结果--尽管我使用的是相同的数据集。然后,当我指定一个起始点时,该函数会给出与我指定的起始点相同的结果。此外,无论我是否指定了诸如Levenberg-marquardt之类的算法,或者是否使用了