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Global Optimization Toolbox
 

Satego
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Beiträge: 5
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     Beitrag Verfasst am: 23.01.2014, 11:39     Titel: Global Optimization Toolbox
  Antworten mit Zitat      
Hallo,

ich benutze noch nicht sehr lange das Matlab Programm. Nun bin ich auf der Suche nach einem globalen Minimum und habe verschiedene Dinge ausprobiert. Am nächsten kommt jedoch folgende Programmierung:

Code:
clear all
close all
clc

t=[54.3356898749902;56.7480369019177;57.2971529151839;59.7693089405286;60.6442420057712;61.7541008090110;63.1620788635061;64.1003544693450;65.3321597602720;65.5284113772401;66.6472512302072;67.8572044008636;68.1303921162394;69.2740169114886;70.1530838234113;70.8552730499990;71.0444129744739;72.0461731843332;72.9140159742083;73.1861218257388;73.9890547105446;74.7618340728875;75.0472550364253;75.8662321236900;76.6580278091928;77.4148127656282;77.4987559346861;78.5569243863697;78.8104576967367;79.4683701866302;80.0776584547253;80.6044631919233;81.5297092018018;82.1291697227894;82.8155404482115;82.9822991395074;83.5590938124826;84.5381583049045;84.6526543831506;85.4167532262572;85.9286306951350;86.6143909229145;86.9268810356822;87.6621153583770;88.5993609891167;88.8962588109306;89.7478728928239;89.9691704354159;90.5724264366249;91.5779297405862;92.1045951159418;92.5642869110257;92.8412840279307;93.8726207727288;94.3298719690920;95.2778835003665;95.7645090721643;95.9532198893295;96.5938399350795;97.5998998204315;98.2274932721971;99.0407745237126;99.7348675599550;100.144617023746;100.661533719261;101.376205498938;102.469859855182;102.995297759237;103.571133581150;104.364692193473;105.103860839284;106.073533748537;106.992253300485;107.517000385423;108.620524448270;109.438267959117;109.961761979089;111.473703547682;112.054633040326;113.421218252898;113.552943621655;114.618208491365;115.858381322838;116.910296370891;118.739704904491;118.906712397957;120.915147426101;121.879981979051;122.878559142608;125.259688342054;126.304398319747;128.696074472382;130.848556263492;132.738616839164;135.791109819758;139.096517100142;141.086974697764;147.954787663360;149.511679392456;166.823376260804];
gs = GlobalSearch;
sixmin = @(x)-Likelihoodfun(x(1),x(2),x(3),t);
opts = optimoptions(@fmincon,'Algorithm','interior-point');
problem = createOptimProblem('fmincon','x0',[1,0,0],...
    'objective',sixmin,'lb',[0,20,2],'ub',[10,180,98],...
    'options',opts);
[xmin,fmin,flag,outpt,allmins] = run(gs,problem);

%Lösung:    b=2,T=100,t0=50


und das Unterprogramm Likelihoodfun.m

Code:
function Likelihood = Likelihoodfun(b,T,t0,t)

Likelihood = ones(size(b));
for i=1:numel(t)
    Likelihood=Likelihood.*...
               (b./(T-t0).*((t(i)-t0)./(T-t0)).^(b-1).*exp(-((t(i)-t0)./(T-t0)).^b));
end



Meine Frage ist nun, warum ändert sich mein globales Minimum bei mehrmaliger Berechnung dieses Programmes? Welche Möglichkeiten habe ich um dies zu vermeiden? Auf welchem anderen Weg kann ich das globale Minimum finden?
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Harald
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     Beitrag Verfasst am: 23.01.2014, 22:55     Titel:
  Antworten mit Zitat      
Hallo,

lies mal in der Doku, wie Global Search funktioniert. Die zu untersuchenden Punkte werden zufällig ausgewählt, und damit variieren natürlich auch die Ergebnisse.

Zwei Vorschläge:
- Wenn es darum geht, die Zufälligkeit zu eliminieren, kannst du mit rng vorab den Status des Zufallszahlengenerators setzen.
- Wenn du die Wahrscheinlichkeit erhöhen willst, dass der Algorithmus das globale Minimum findet (Sicherheit ist bei solchen Problemen generell nicht möglich), dann kannst du das durch Erhöhung von 'NumTrialPoints' erreichen - dauert aber natürlich auch länger.

Ich würde zudem auch vorschlagen, mal patternsearch zu probieren. Das ist deterministisch und konvergiert i.d.R. gut.

Grüße,
Harald

P.S.: clear all ist verpönt - siehe diverse Threads zum Thema.
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