MATLAB 优化 : objective function with "steps"

Question

我试图在 MATLAB 中使用 fmincon 找到最小值，但我面临以下问题:

优化完成，因为初始点的梯度大小小于函数公差的默认值。

我的目标函数的表面显示“台阶”，因此它在输入变量的特定范围内具有相同的值(如果我是正确的，梯度的大小为零):

当从初始点移动时，求解器看不到目标函数值的任何变化，并完成优化:

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.

在目标函数保持其值不变(直到目标函数开始增加)的情况下，有什么办法可以使求解器向前移动？

感谢您的帮助。

Answer 1

我将我的扩展评论作为答案发布，希望 future 的答案寻求者能够更轻松地找到解决方案:

使用非基于梯度的求解器可能会得到合理的结果，例如ga ，如果目标函数的评估成本不高。这些不依赖于梯度并且在非平滑函数上表现良好。在选择求解器算法之前，还值得阅读以下指南:How to choose solver .