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[求助] matlab，lsqnonlin擬合曲線，數(shù)優(yōu)化，的修改

最近，通過學(xué)習(xí)，寫了一個參數(shù)優(yōu)化的程序，覺得不夠好。想GA的方法，代替lsqnonlin擬合。
整個程序的思路很明確，三組實驗值與理論值的殘差最小時，所得參數(shù)為最優(yōu)。具體程序如下：大家研究研究，能否把GA弄進我的程序。具體程序詳見二樓。

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1樓 2014-08-17 20:54:58

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引用回帖:

7樓: Originally posted by 月只藍 at 2014-08-18 20:50:42
大概看了一下，待擬合參數(shù)個數(shù)很多。初值的選取很困難。
如果你這樣類似的問題個數(shù)不多，你找本版塊的專家dingd幫忙，他的1stopt軟件可以高效地解決這類的問題。
如果考慮GA算法的話，我個人覺得，還是用GA+lsqno ...

我有GA的原始文件，就是不知道怎么使用

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9樓2014-08-18 21:10:34

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function parafitN2

clear all
clc
%       t/s    Fe(2)    H2O2    4-Cp dilos  / mol/L
  Kinetics=[0    0.125 2.5       1       0
         100    0.1    1.2    0.5    0.1000
         200    0.1    0.5    0.2    0.22
         400    0.1    0.15    0.1    0.24
         900    0.1    0       0.1    0.25 ]*1e-3;  %%用于擬合的實驗數(shù)據(jù)

B0=[4e9 0.6e9 (2.99)*1e11  (1.00)*1e9 (2.00)*1e7 (4.90)*1e9 (9.58)*1e5  400  40];
lb=[0 0 0 0 0 0 0 0 40];

x0=(1e-3)*[0.125  0  2.5  0 0 0 1 0 0 0  0 0];
yexp = Kinetics  ;             % yexp: 實驗數(shù)據(jù)[x1       x4       x5       x6]

% 使用函數(shù)lsqnonlin()進行參數(shù)估計
options = optimset('largescale','off','display','iter');
options=optimset(options,'tolx',1e-100);
options=optimset(options,'tolfun',1e-100);
[B,resnorm,residual,exitflag,output,lambda,jacobian] = ...
lsqnonlin(@ObjFunc7LNL,B0,lb,[],options,x0,yexp);
ci = nlparci(B,residual,jacobian);
fprintf('\n\n使用函數(shù)lsqnonlin()估計得到的參數(shù)值為:\n')
fprintf('\tk16 = %.11f\n',B(1))
fprintf('\tk17 = %.11f\n',B(2))
fprintf('\tk18 = %.11f\n',B(3))
fprintf('\tk21 = %.11f\n',B(4))
fprintf('\tk22 = %.11f\n',B(5))
fprintf('\tk23 = %.11f\n',B(6))
fprintf('\tk24 = %.11f\n',B(7))
fprintf('\tk25 = %.11f\n',B(8))
fprintf('\tk26 = %.11f\n',B(9))
fprintf('  所求殘差為: %.1e\n\n',resnorm)

% ------------------------------------------------------------------
function f = ObjFunc7LNL(B,x0,yexp) %目標(biāo)函數(shù)=實驗值和和理論值之差
tspan = [0 100 200  400 900];
[t x] = ode23s(@KineticEqs,tspan,x0,[],B);

f1 = x(:,1) - yexp(:,2);
f2 = x(:,3) - yexp(:,3);
f3 = x(:,7) - yexp(:,4);
f4 = x(:,8) - yexp(:,5);

f = [f1 f2 f3 f4];

% ------------------------------------------------------------------
function dxdt = KineticEqs(t,x,B)
% 反應(yīng)模型方程

k(1)=76; k(2)=0.01; k(3)=(1.0e+7)*2.7;k(4)=(1.0e+5)*1.58; k(5)=1.0e+10;k(6)=3.2*(1.0e+8); k(7)=1.2*(1.0e+6); k(8)=3.1*(1.0e+5);k(9)=(1.0e+7) ;k(10)=5*(1.0e+7); k(11)=4.2*(1.0e+9);  k(12)=8.3*(1.0e+5); k(13)=(1.0e+10); k(14)=(1.0e+10); k(15)=9.7*(1.0e+7);

r1=k(1)*x(1)*x(3);r2 = k(2)*x(2)*x(3); r3 = k(3)*x(4)*x(3); r4 = k(4)*x(5);
r5 = k(5)*(1e-3)*x(6);r6 = k(6)*x(4)*x(1);r7 = k(7)*x(5)*x(1)*1e-3;  r8 = k(8)*x(5)*x(2)*1e-3;
r9 = k(9)*x(6)*x(1)*1e-6; r10 = k(10)*x(6)*x(2);r11 = k(11)*x(4)*x(4);r12 = k(12)*x(5)*x(5);
r13 = k(13)*x(4)*x(5);r14 = k(14)*x(4)*x(6);r15 = k(15)*x(5)*x(6);

r16 = B(1)*x(7)*x(4);
r17 = B(2)*x(7)*x(4);
r18 = B(3)*x(9)*x(4);
r21 = B(4)*x(8)*x(4);
r22 = B(5)*x(8)*x(2)*x(2);
r23 = B(6)*x(11)*x(4);
r24 = B(7)*x(12)*x(4);
r25 = B(8)*x(12)*x(2);
r26 = B(9)*x(2)*x(12)*0.3;

dx(1)=-r1+r2-r6-r7+r8-r9+r10+2*r22+r25;
%檢測指標(biāo)[Fe2 +]:
dx(2)= -(-r1+r2-r6-r7+r8-r9+r10+2*r22+r25)-r26;
%[Fe3+ ]
dx(3)=-r1-r2-r3+r7+r9+r11+r12+r15;% 原文“-r15”
%檢測指標(biāo)[h2o2]
dx(4)=r1-r3-r6-r11-r13-r14-r16-r21-r23-r24-r18;
%[·OH  ]:
dx(5)=r2-r4+r5-r7-r8-r12-r13-r15;
%[HO2·]
dx(6)=r4-r5-r9-r10-r14-r15;
%x(o2)
dx(7)=-r16-r17;
%檢測指標(biāo)[4v-xP]
dx(8)=r17+r18-r21-r22;
%檢測指標(biāo)[diols ]
dx(9)=r16-r18;
%[xlDHxD ]
dx(10)=0;
%[xlDHxDP ]
dx(11)=r21+r22-r23;
%[B Q]
dx(12)=3*r23-r24-r25-r26;
%aSS

dxdt=[ dx(1);dx(2);dx(3);dx(4); dx(5);dx(6);dx(7);dx(8);dx(9); dx(10);dx(11);dx(12)];

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2樓2014-08-17 20:56:46

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feixiaolin

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殘差作評價函數(shù)；
幾個參數(shù)做GA的碼片，建立各個碼片與取值區(qū)間的對應(yīng)關(guān)系；
二進制轉(zhuǎn)格雷碼；
GA計算，隨機交叉【碼片分段切開互換】+隨機突變【某位置01互換】；
統(tǒng)計、排序；
補充入新的個體，重復(fù)GA計算知道評價函數(shù)達標(biāo)。

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3樓2014-08-18 07:46:36

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引用回帖:

3樓: Originally posted by feixiaolin at 2014-08-18 07:46:36
殘差作評價函數(shù)；
幾個參數(shù)做GA的碼片，建立各個碼片與取值區(qū)間的對應(yīng)關(guān)系；
二進制轉(zhuǎn)格雷碼；
GA計算，隨機交叉【碼片分段切開互換】+隨機突變【某位置01互換】；
統(tǒng)計、排序；
補充入新的個體，重復(fù)GA計算知 ...

能否將具體的代碼貼出呢？

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4樓2014-08-18 10:17:07

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