m-file läuft nicht in Matlab R2013

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Hilbert

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Verfasst am: 07.10.2013, 13:46 Titel: m-file läuft nicht in Matlab R2013

Hi,

ich habe ein Programm geschrieben welches mit Hilfe des Semismooth Newton Verfahrens ein nichtlineares Optimierungsproblem mit Ungleichheitsbedingungen löst. Das File habe ich in matlab 2007 geschrieben und in Matlab R2013 läuft es nicht. Es ist aber definitiv kein Fehler drin weil ich es einfach nur kopiert habe. Matlab 2013 zeigt mir auch keine numerischen Werte an. Es zeigt mir meine ausgewerteten Terme komplett an und nicht den Wert. Ich habe keine Ahnung was der Mist soll. Als Übergabewert für ITIB kann irgendeine Zahl eingetragen werden. Ich wäre euch dankbar wenn ihr mir sagen könntet warum es nicht läuft.

Hier mein Quelltext:

Code:

function [a] = Aufteilung(ITIB)
clc
%Parameter eingeben
%Anfangsinnovationsprofil Fashion
v0F = 100;
%Anfangsinnovationsprofil Mature
vN = 100;
%Impact factor Upside Fashion
quF = 0.4;
%Impact factor Upside Mature
quN = 0.35;
%Impact factor Downside Fashion
qdF = 0.2;
%Impact factor Downside Mature
qdN = 0.1;
%Probability desirable Fashion Cash Flows
pF = 0.05;
%Probability desirable Mature Cash Flows
pN = 0.2;
%Average Investment share of market
alphaF = 0.05;
%Proportionalitätsfaktor
k = 10;
%Maximum periodical learning effect
beta = 0.15;
%interner Zins
r = 0.1;
%Anzahl der Perioden
n = 2;
%Anfangswerte festlegen für Normberechnung
a0F = 0.5;
a1F = 0.5;
lambda1 = 0;
lambda2 = 0;
lambda3 = 0;
lambda4 = 0;
%Vektor der Werte festlegen
u = [a0F a1F lambda1 lambda2 lambda3 lambda4]';
no = norm(u);
%Hauptschleife Anzahl der Perioden

%Schleife für Newton-Verfahren beginnen
while(no > 1e-12)
%Variablen festlegen
syms a0F a1F
%Funktionen festlegen
%Lernfunktion M(a0F) festlegen
M = 1 - beta + 2 * beta / (1 + exp(-k * (a0F - alphaF)));
%Erwartungswert für Cash-Flow zum Zeitpunkt t1 festlegen
E1 = pF * (a0F * ITIB)^quF * v0F + pN * ((1 - a0F) * ITIB)^quN * vN + (1 - pN) * ((1 - a0F) * ITIB)^qdN * vN;
%Erwartungswert für Cash-Flow zum Zeitpunkt t2 festlegen
E2 = pF * (a1F * ITIB)^quF * v0F * M + (1 - pF) * (a1F * ITIB)^qdF * v0F * M + pN * ((1 - a1F) * ITIB)^quN * vN + (1 - pN) * ((1 - a1F) * ITIB)^qdN * vN;
%Optimierungsfunktion festlegen
f = ITIB - (E1 - ITIB) / (1 + r) - (E2 - ITIB) / (1 + r)^2;
%Ableitungen für Rechte Seite und Jacobi-Matrix berechnen
g1 = diff(f,a0F);
g2 = diff(f,a1F);
j11 = diff(diff(f,a0F),a0F);
j12 = diff(diff(f,a0F),a1F);
j21 = j12;
j22 = diff(diff(f,a1F),a1F);
a0F = u(1,1);
a1F = u(2,1);
lambda1 = u(3,1);
lambda2 = u(4,1);
lambda3 = u(5,1);
lambda4 = u(6,1);
G1 = subs(g1);
G2 = subs(g2);
J11 = subs(j11);
J12 = subs(j21);
J21 = J12;
J22 = subs(j22);
%Aktive Mengen berechnen und Einträge Jacobi Matrix berechnen
if(1 - u(1,1) <= u(3,1))
j31 = 1;
j33 = 0;
G3 = 1 - a0F;
else
j31 = 0;
j33 = -1;
G3 = lambda1;
end
if(u(2,1) <= u(4,1))
j41 = -1;
j44 = 0;
G4 = a0F;
else
j41 = 0;
j44 = -1;
G4 = lambda2;
end
if(1 - u(2,1) <= u(5,1))
j52 = 1;
j55 = 0;
G5 = 1 - a1F;
else
j52 = 0;
j55 = -1;
G5 = lambda3;
end
if(u(2,1) <= u(6,1))
j62 = -1;
j66 = 0;
G6 = a1F;
else
j62 = 0;
j66 = -1;
G6 = lambda4;
end
%Jacobi Matrix erstellen
J = [J11 J12 1 -1 0 0;
J21 J22 0 0 1 -1;
j31 0 j33 0 0 0;
j41 0 0 j44 0 0;
0 j52 0 0 j55 0;
0 j62 0 0 0 j66];
G = [-G1-lambda1+lambda2 -G2-lambda3+lambda4 G3 G4 G5 G6]';
delta_u = J \ G;
u_neu = u + delta_u;
u = u_neu;
no = norm(G,Inf);
a(1) = u(1);
a(2) = u(2);
pause

end

Funktion ohne Link?

Harald

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Verfasst am: 07.10.2013, 17:22 Titel:

Hallo,

in MATLAB 2007 lief im Hintergrund der Symbolic Math Toolbox ein Maple Kernel. Seit 2008b läuft im Hintergrund ein MuPAD Kernel, was natürlich auch andere Änderungen mit sich gebracht hat.

Ich habe den Code mal versucht laufen zu lassen, allerdings nach einer Weile abgebrochen.

Da ich die 2007-Version nicht zur Verfügung habe: kannst du vielleicht an einem ganz einfachen Beispiel zeigen, wo die unterschiedlichen Ergebnisse von 2007 und 2013 herkommen? Anhanddessen kann man wohl leichter (und vor allem schneller) klären, wie das in Übereinstimmung zu bringen ist.

Was ich auf Anhieb sehe, ist z.B. ein "endlos langer" Ausdruck für G1. Dieser kann mit

Code:

G1 = eval(G1)

Funktion ohne Link?

in Double umgewandelt werden, aber dann ist aus meiner Sicht das weitere symbolische Rechnen damit irgendwo fragwürdig.

Eine ganz andere Frage: warum machst du das mit symbolischen Matrizen? Newton-Verfahren sind ja numerische Verfahren. Da bietet es sich an, dass man gleich alles numerisch macht.

In der Optimization Toolbox gibt es übrigens auch fertige Verfahren für so etwas, z.B. fmincon.

Grüße,
Harald

P.S.: bitte einen Wert für ITIB angeben. Am Ende habe ich das für einen Wert ausgeführt, für den es z.B. gar nicht konvergiert.


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