最小化手順が迅速に減少してから増加する

Question

私はMATLABのFMINCONの "interior-point"アルゴリズムを実行しています。このアルゴリズムはBFGSを使用しており、数値ヘッセ行列の情報を考慮しています。

私は、一意の解法に関して非凸であることが知られているパラメータ空間に対して最適化を行っています。 arctan関数で一意でないパラメータの組み合わせにペナルティを課します。

私は最適化手順が高い（約10回）、いくつかの反復で4回（最小に近い）まで減少し、その後数百回の反復にわたって10に向かって徐々に増加することを見出しています。

問題と制約を再調整するオプションがあります。

私はこの時点で固執しています。どう思いますか？

Answer 1

私が見つけた私の特に問題は、scale-Obj-Consを設定しなければならなかったfminconのscaleオプションによって引き起こされました。私はこれが、決定的な領域が凸ではないので、数値勾配とヘッセ行列の計算を台無しにしていると思います。