WICHTIG: Der Betrieb von goMatlab.de wird privat finanziert fortgesetzt. - Mehr Infos...

Mein MATLAB Forum - goMatlab.de

Mein MATLAB Forum

 
Gast > Registrieren       Autologin?   

Partner:




Forum
      Option
[Erweitert]
  • Diese Seite per Mail weiterempfehlen
     


Gehe zu:  
Neues Thema eröffnen Neue Antwort erstellen

fmincon optimierung eines Models durch mehrfaches Aufrufen

 

sfthbara
Forum-Newbie

Forum-Newbie


Beiträge: 1
Anmeldedatum: 14.05.20
Wohnort: ---
Version: ---
     Beitrag Verfasst am: 14.05.2020, 09:40     Titel: fmincon optimierung eines Models durch mehrfaches Aufrufen
  Antworten mit Zitat      
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
Private Nachricht senden Benutzer-Profile anzeigen


Harald
Forum-Meister

Forum-Meister


Beiträge: 24.432
Anmeldedatum: 26.03.09
Wohnort: Nähe München
Version: ab 2017b
     Beitrag Verfasst am: 14.05.2020, 16:05     Titel:
  Antworten mit Zitat      
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
_________________

1.) Ask MATLAB Documentation
2.) Search gomatlab.de, google.de or MATLAB Answers
3.) Ask Technical Support of MathWorks
4.) Go mad, your problem is unsolvable ;)
Private Nachricht senden Benutzer-Profile anzeigen
 
Neues Thema eröffnen Neue Antwort erstellen



Einstellungen und Berechtigungen
Beiträge der letzten Zeit anzeigen:

Du kannst Beiträge in dieses Forum schreiben.
Du kannst auf Beiträge in diesem Forum antworten.
Du kannst deine Beiträge in diesem Forum nicht bearbeiten.
Du kannst deine Beiträge in diesem Forum nicht löschen.
Du kannst an Umfragen in diesem Forum nicht mitmachen.
Du kannst Dateien in diesem Forum posten
Du kannst Dateien in diesem Forum herunterladen
.





 Impressum  | Nutzungsbedingungen  | Datenschutz | FAQ | goMatlab RSS Button RSS

Hosted by:


Copyright © 2007 - 2024 goMatlab.de | Dies ist keine offizielle Website der Firma The Mathworks

MATLAB, Simulink, Stateflow, Handle Graphics, Real-Time Workshop, SimBiology, SimHydraulics, SimEvents, and xPC TargetBox are registered trademarks and The MathWorks, the L-shaped membrane logo, and Embedded MATLAB are trademarks of The MathWorks, Inc.