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Optimization Toolbox - lsqlin mit variablen Matrizen |
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| steffbo |
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Verfasst am: 22.04.2014, 13:54
Titel: Optimization Toolbox - lsqlin mit variablen Matrizen
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Hallo zusammen,
ich habe folgendes Problem.
Innerhalb meiner Masterarbeit möchte ich ein Problem zu einer inversen
Kinematik eines Roboters lösen. Das zu lösende Problem ist ein linear least
squares Problem mit linearen Gleichungen und linearen
Ungleichungsnebenbedingungen.
In Matlab würde ich nun lsqlin benutzen.
Problematisch ist nun aber dass, ich keine konstanten Matrizen und Vektoren
zur Lösung des Gleichungssystems verwenden will, sondern das diese nach
jedem Iterationsschritt angepasst werden sollen.
Ich habe nun schon lange gesucht aber noch nichts passendes gefunden.
Würde mich freuen wenn jemand einen geeigneten Ansatz oder eine Idee
hat.
Gibt es in Matlab die Möglichkeit solch ein Problem direkt zu lösen?
Gruß steff
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| Harald |
Forum-Meister
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Verfasst am: 23.04.2014, 09:37
Titel:
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Hallo,
wie soll die Anpassung denn erfolgen?
Wenn die Matrizen abhängig von den veränderlichen Parametern angepasst werden sollen, dann würde ich sagen, dass es eben kein linear least squares - Problem mehr ist --> lsqnonlin.
Grüße,
Harald
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| steffbo |
Themenstarter
Forum-Newbie
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Beiträge: 2
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Verfasst am: 23.04.2014, 12:49
Titel:
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Hallo Harald,
ich habe das glaube ich noch zu ungenau formuliert.
Das zu lösende Problem ist tatsächlich noch ein linear least
squares Problem mit linearen Gleichungen und linearen
Ungleichungsnebenbedingungen. So wird es in der Literatur bezeichnet...
Beispiel:
zum minimieren habe ich folgendes Gleichungssystem: min(C*x-d)
und als Nebenbedingungen: Aeq*x = beq und lb<x<ub
also so wie auf der MathWorks Seite (lsqlin solver) beschrieben.
Dort sind jetzt aber alle Vectoren und Matrizen (C, d, Aeq, beq, lb, ub) als
Constant anzusehen.
In meinem Fall ist aber zB. die Matrix C eine Jacobimatrix als Funktion vom x
des letzten Iterationsschrittes. Das heißt nach jedem Iterationsschritt
soll C angepasst werden.
Die Idee dahinter ist es nach möglichst wenigen Iterationsschritten auf eine Lösung zu kommen.
Gruß Steff
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