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genetischer Optimierungs-Algorithmus statt fminsearch
 

pegasus077
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     Beitrag Verfasst am: 04.11.2014, 20:15     Titel: genetischer Optimierungs-Algorithmus statt fminsearch
  Antworten mit Zitat      
Hallo zusammen,

bisher habe ich meine Optimierungsproblem mit fminsearch gelöst. Bei dem aktuellen Problem habe ich jedoch das Problem das es viele lokale Minimas gibt und ich somit mit fminsearch häufig dort reinlaufe. Daher möchte ich gerne einen globalen Optimierer und hier den Optimierer GA verwenden. Jedoch komme ich da irgendwie nicht vorwärts.

Den Optimierer fminsearch habe ich bislang mit folgendem Aufruf gestartet:

Code:
Ergebnis = fminsearch(@optimfunction, [alpha_0 beta_0 gamma_0], [],Eingangsvektor);


Dabei ist "optimfunction" meine Gütefunktion,
"alpha_0, beta_0, gamma_0" die Startwerte der zu optimierenden Parameter und Eingangsvektor ein Vektor den ich an die Funktion übergeben möchte/muss. Ich möchte hier auch nicht mit einem als global definierten Eingangsvektor arbeiten sondern ihn gerne übergeben.

Nun meine Frage: Wie starte ich den Aufruf der Funktion "ga" richtig? Startwerte der zu optimierenden Parameter werden hier ja nicht benötigt da, oder? Ich kann sie nur über die Grenzen eingrenzen. Wie heißen die neuen zu optimierenden Parameter dann jetzt aber (ehemals bei fminsearch [alpha_0 beta_0 gamma_0]).
Und wie kann ich der Gütefunktion meine Eingangsvektoren richtig übergeben?

Hab in der doc nur den Eintrag

Code:
Ergebnis = ga(@optimfunction, nvars)


gefunden, doch komme damit irgendwie nicht weiter.

Vielen Dank schonmal im voraus,
Pegasus077
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Harald
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     Beitrag Verfasst am: 04.11.2014, 21:09     Titel:
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Hallo,

dein fminsearch-Aufruf ist nicht dokumentiert und sollte daher so nicht verwendet werden. Stattdessen sollte dieser Ansatz verwendet werden:
http://www.mathworks.com/help/matla.....-functions.html#bsgprpq-8

So klappt's dann auch mit ga.

Grüße,
Harald
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pegasus077
Themenstarter

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Beiträge: 10
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     Beitrag Verfasst am: 12.11.2014, 22:09     Titel:
  Antworten mit Zitat      
Hallo zusammen,

ja, mit einem korrigierten Optimierungsaufruf läuft alles problemlos durch.

Code:
[x fval] = ga(@(Param_Start) fitnessfuc(Param_Start,Eingangsvektor),numOfVar);


Gruß
Pegasus
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