Genetischen Algorithmus erst bei guter Anpassung beenden

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Salamander

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Verfasst am: 01.09.2009, 11:00 Titel: Genetischen Algorithmus erst bei guter Anpassung beenden

Hallo,

Um meine Messdaten zu fitten, benutze ich einen genetischen Algorithmus gemäß folgendem Code:

Code:

options = gaoptimset('HybridFcn',@patternsearch);
[param1, fval] = ga(obj1,15,A,b,[],[],lb,[],[],options);

Funktion ohne Link?

Dadurch erhalte ich auch ganz gute Anpassungsparameter, nur bis ich diese guten Anpassungsparameter erhalte, muss ich den Code mehrmals (bis zu 30-40 Mal sogar) laufen lassen und das ist ziemlich nervig und auch zeitraubend. (Man muss den Code bei einem genetischen Algorthmus mehrmals durchlaufen lassen, da die Startparameter zufällig ausgewählt werden und daher auch ziemlich große Anpassungsfehler von bis zu 100% auftreten können).

Nun möchte ich den Code automatisch durchlaufen lassen und zwar solange, bis jeder der einzelnen Anpassungsfehler_ga unter z.B. 0,5% liegt.

Code:

Anpassungsfehler_ga = (abs(T_exakt-T_anpass_ga)./T_exakt)*100;

Funktion ohne Link?

Kann mir jemand einen Tipp geben, wie ich das machen könnte? Bin für alles dankbar!!!

VG, Salamander

Salamander

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Verfasst am: 02.09.2009, 20:34 Titel:

Also nochmal konktreter: Ich möchte eine if-Schleife erstellen, bei der solange das Programm ausgeführt wird ("Run") bis eine Bedingung erfüllt. Mein Problem ist, dass ich diese Schleifenabfrage nicht in der ga-Funktion machen kann und wenn ich sie danach starte, dann ist das Programm schon abgearbeitet und geht nicht wieder automatisch in die Funktion rein. Ich hoffe, dass mir da jemand weiterhelfen kann...

Z.B. habe ich das jetzt gemacht, aber so gibt es mir nicht den richtigen Graphen aus, sondern hört nach einmaligem Durchlaufen der Schleife auf, d.h. ich bekomme zwei ergebnisse.

Code:

obj1=@(param1)min_fun_ga(x, mu_0, param1, beta1, beta2, beta3, beta4, beta5, beta6, beta7, beta8, T_exakt);

options = gaoptimset('HybridFcn',@patternsearch);

[param1, fval] = ga(obj1,15,A,b,[],[],lb,[],[],options);

Anpassungsfehler_ga = (abs(T_exakt-T_anpass_ga)./T_exakt)*100

if Anpassungsfehler_ga(1:end)<0.5
ok=1
else
[param1, fval] = ga(obj1,15,A,b,[],[],lb,[],[],options);
end

Funktion ohne Link?

Andy386

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Verfasst am: 03.09.2009, 10:25 Titel:

sucht du nach "while" ?
also so:

[Startzeugs]
ok=0;
while ok==0
[Wiederholzeugs]
end

aber das wär wohl zu einfach, oder ?

BTW: hab die 100 voll ! Wink

Salamander

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Verfasst am: 03.09.2009, 10:52 Titel:

Ja, genau, das muss eine while-Schleife sein, keine if-Schleife..habe jetzt die ga-Funktion in eine neue Funktion gepackt, damit ich in dieser neuen Funktion meine Bedingung abprüfen kann (siehe unten loop_check.m). Aber das Funktioniert trotzdem nicht, die Funktion hört nicht erst auf wenn Anpassungsfehler_ga<0.6 wie durch die while-Schleife gewollt, sondern früher, woran könnte das liegen? (min_fun_ga ist eine weitere definierte Funktion, vielleicht liegt es daran, weil ich durch param1 min_fun_ga als anonyme funktion definiere?)

Code:

function [param1,fval,gamma_last,Anpassungsfehler_ga] = loop_check(x,mu_0,beta1,beta2,beta3,beta4,beta5,beta6,beta7,beta8,T_exakt,A,b,lb)

options = gaoptimset('HybridFcn',@patternsearch); %"patternsearch" kann durch fmincon ersetzt werden
obj1=@(param1)min_fun_ga(x, mu_0, param1, beta1, beta2, beta3, beta4, beta5, beta6, beta7, beta8, T_exakt);

Anpassungsfehler_ga=100;
while Anpassungsfehler_ga(1:end)>0.6

[param1, fval] = ga(obj1,15,A,b,[],[],lb,[],[],options); %genetischer Algorithmus, danach patternsearch als hybrid function (oder fmincon, falls oben in "options" ersetzt)
gamma_last=1-(param1(2)+param1(4)+param1(6)+param1(8)+param1(10)+param1(12)+param1(14));

T_anpass_ga=exp(-x.*mu_0).*((param1(2).*(param1(1)./(x+param1(1))).^beta1)+(param1(4).*(param1(3)./(x+param1(3))).^beta2)+(param1(6).*(param1(5)./(x+param1(5))).^beta3)+(param1(8).*(param1(7)./(x+param1(7))).^beta4)+(param1(10).*(param1(9)./(x+param1(9))).^beta5)+(param1(12).*(param1(11)./(x+param1(11))).^beta6)+(param1(14).*(param1(13)./(x+param1(13))).^beta7)+(gamma_last.*(param1(15)./(x+param1(15))).^beta8));

Anpassungsfehler_ga = (abs(T_exakt-T_anpass_ga)./T_exakt)*100 %Anpassungsfehler genetischer Algorithmus
end

Funktion ohne Link?

Und loop_check rufe ich dann im Hauptprogramm so auf:

Code:

object=loop_check(x,mu_0,beta1,beta2,beta3,beta4,beta5,beta6,beta7,beta8,T_exakt,A,b,lb)

Funktion ohne Link?

Meine 2. Frage ist eher allgemein auf Funktionen bezogen...in meiner Funktion loop_check habe ich ja mehre Outputs (z.B. param1), aber in meinem Hauptprogramm bekomme ich ja nur "object" zurück...wie kann ich aus 'object" alle meine Outputparameter bekommen? Denn wenn ich im Hauptprogramm param1 verwende, dann kennt es diesen Parameter nicht, obwohl er ja einer der Outputvariablen von loop_check.m ist...


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