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fmincon optimierung eines Models durch mehrfaches Aufrufen |
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| sfthbara |
Forum-Newbie
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Beiträge: 1
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Verfasst am: 14.05.2020, 09:40
Titel: fmincon optimierung eines Models durch mehrfaches Aufrufen
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hallo,
ich habe dieses Beispiel zu fmincon gefunden:
http://apmonitor.com/che263/index.php/Main/MatlabOptimization
Es ist auch weitgehend klar, wie ich das Beispiel funktioniert. Bloß würde ich gern ein längeres Model optimieren, indem ich dieses Model wiederholt ausführe und vor jedem ausführen den Parameter (alpha=0.5*(T/1100)^(-3)*(0.009*exp(E_comp(i,1)/1600)+0.65)) solange variiere bis eine Varianz klein ist. Die Varianz bestimme ich am ende des Models indem ich zwei exponentielle Fit Funktionen miteinander vergleiche. Ein exponentieller Fit ist dabei immer gleich und besteht aus Messergebnissen: fit_exp= a*exp(b*x) + c*exp(d*x);
a = 13.56 ;
b = -0.04146 ;
c = -3.395 ;
d = -7.78 ;
Der andere fit sollte sich bei jedem Messdurchlauf (zum besseren) verändern, indem das Modell ein anderes alpha als Input bekommt. Die Varianz bestimme ich indem ich beide Fits von einander subtrahiere und quadriere.
Ich glaube, dass die Varianz dabei meine objective funktion sein müsste und ich mein Model als Funktion aufrufen müsste so ähnlich wie in dem Beispiel, das nlcon. Jedoch bin ich ein wenig verwirrt, da ja die Varianz nicht direkt optimiert wird, sondern durch ein wiederholtes ausführen meines Models.
Ich hoffe ihr könnt mir hierbei weiterhelfen und mir einige Tipps geben.
Viele Grüße
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| Harald |
Forum-Meister
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Beiträge: 24.495
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Verfasst am: 14.05.2020, 16:05
Titel:
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Hallo,
ich sehe folgende Möglichkeiten:
a) alpha und a-d auf einmal optimieren (also 5 Variablen, allerdings wird alpha dann kontinuierlich)
b) a-d optimieren und in der zu optimierenden Funktion als erstes noch die Optimierung von alpha, entweder durch "Durchprobieren" oder mit fmincon.
c) eine Schleife über die möglichen alpha und in der Schleife dann für jedes alpha die optimalen a-d bestimmen.
Grüße,
Harald
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