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Optmization Toolbox-Anzahl unabhängiger variablen

 

Shervin

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     Beitrag Verfasst am: 19.03.2010, 15:09     Titel: Optmization Toolbox-Anzahl unabhängiger variablen
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Hallo zussammen,
ich schreibe meine Masterarbeit gerade. Ich habe eine gleichung f(x) die ist abhängig von 7 variablen (x1...x7). Mich würde es interessieren ob man Gleichungen mit so vielen unbekannten optmieren kann(vielleicht mit Largescale Algorithmen). Ich selbst kenne mich nicht so gut mit Matlab aus, daher wäre ich für jede Anwort dankbar.

mfg


Harald
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     Beitrag Verfasst am: 19.03.2010, 17:43     Titel:
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Hallo,

kann man, und das ist bei weitem nicht large-scale.
Von large-scale spricht man eher bei 100 oder 1000 Variablen.

Erster Schritt könnte sein, das Problem zu formulieren und zu sehen, welcher Algorithmus geeignet ist - das ist abhängig von der zu optimierenden Funktion und eventuellen Nebenbedingungen.
http://www.mathworks.com/access/hel...../optim/ug/brhkghv-18.html
... dort dann auf die gewünschte Funktion klicken und die Doku ansehen.

Grüße,
Harald
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Shervin

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     Beitrag Verfasst am: 22.03.2010, 18:18     Titel:
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Erstmal vielen Dank für deine Antwort. Ich habe mir die verschiedenen Algorithmen angeschaut. Ich hätte da noch ne frage zu den Startwerten.
Da ich eine funktion habe die 7 variablen enthält kann ich die funktion nicht plotten um gute Startwerte zu sehen. Meine Frage ist gibts eine andere Mögkichkeit Startwerte festzulegen.
 
Harald
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     Beitrag Verfasst am: 23.03.2010, 00:19     Titel:
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Hallo,

die einfachste Möglichkeit ist, sofern möglich nach eigener Einschätzung vernünftige Parameter zu wählen. Sollte das nicht möglich sein, bietet sich die Genetic Algorithm and Direct Search Toolbox (ab 2010a: Global Optimization Toolbox) als Erweiterng für die globale Optimierung an.

Grüße,
Harald
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Shervin

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     Beitrag Verfasst am: 23.03.2010, 02:04     Titel:
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Danke nochmal für deine Antwort. Die Genetic Algorithm and Direct Search Toolbox habe ich. Leider habe ich keinen blassen schimmer von genetischen algorithmen. Könnstest du mir vieleicht einen Algorithmus für das folgende Problem empfehlen:
- f(x1....x7) = .... --> Nichtlineare Gleichnung
- Dabei sollen die Parameter x1...x7 nur durch eine obere und untere schranke festgelegt werden (z.b. 1<x1<5). Also durch eine lower und upper bound.
- andere bedingungen weder linear noch nichtlinear gibt es nicht
Ich habe es mit der Optmization Toolbox versucht mit fmincon. Jedoch handelt es bei mir um eine Schaltung mit 4 Transistoren so dass die Gleichung extrem gross ist und ich keine geeigneten Startwerte finde.Wäre dir für jeden Rat dankbar,de es sehr dringend ist.

Viele Grüße
Shervin
 
Harald
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     Beitrag Verfasst am: 23.03.2010, 12:06     Titel:
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Hallo,

versuch es mal mit optimtool. Das ist eine Benutzeroberfläche, die das Arbeiten mit den Algorithmen erleichert.
Davon abgesehen ist der Aufruf von genetischen Algorithmen alles andere als schwer, für dich wohl am besten:
Code:
[x, fval] = ga(fitnessfcn,nvars, [], [], [], [], LB,UB, [],options)


Bei gaoptimset kannst du dir die verfügbaren Optionen ansehen. Wichtig für deine Situation dürfte vor allem die Angabe einer hybrid function sein.
Dann das ganze mal wiederholt laufen lassen und sich die Ergebnisse ansehen.

Grüße,
Harald
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Shervin

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     Beitrag Verfasst am: 24.03.2010, 15:06     Titel:
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Danke für deine Antwort. Aber was verstehst du unter Hybridfunktion ?
Wie genau sind eigentlich die genetischen Algorithmen(sind ja stocastische verfahren) im vergleich zu den iterativen wie Quasi-Newton, welches von der Optmization Toolbox beutzt wird ?

mfg
 
Harald
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     Beitrag Verfasst am: 24.03.2010, 17:38     Titel:
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Hallo,

die Idee eines genetischen Algorithmus besteht darin, unter den Kandidaten ähnlich wie bei der Evolution den besten zu finden, das bedeutet in dem Fall einen möglichst niedrigen Zielfunktionswert.

Bei einem genetischen Algorithmus besteht bei Anwendung auf ein kontinuierliches Problem eine hohe Chance, dass es in der Umgebung einen noch besseren Kandidaten gibt. Dieser lässt sich finden, indem man die Lösung als Startwert für eine traditionelle lokale Optimierung nimmt. Die Funktion, die dafür angewendet wird, wird als Hybrid Function bezeichnet.

Diese (und viele weitere) Informationen findest du in der Dokumentation:
Code:
doc ga
doc gaoptimset

Grüße,
Harald
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