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CarrieQh銀蟲 (正式寫手)
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[求助]
用MATLAB遺傳算法GA函數(shù)的擬合問題 已有1人參與
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問題描述很簡單,就是用一個(gè)多項(xiàng)式的比值形式來擬合已知的曲線,利用最小二乘法,即(擬合值-真值)^2越小越好。 如果沒有任何條件限制,用matlab的很多優(yōu)化函數(shù)都能夠求到誤差比較小的擬合參數(shù)。 但是,由于該問題有限制條件,就是分母多項(xiàng)式等于0時(shí)的根的實(shí)部要小于0(該問題是復(fù)數(shù)域的),因此在利用ga計(jì)算的時(shí)候加入了限制條件,即前面說的分母多項(xiàng)式的根的實(shí)部小于0. 這樣,問題就來了。 (1)首先,如果要求一定滿足以上限制條件,ga函數(shù)并不能很快找到誤差比較小的擬合參數(shù),也就說,就算算完了,誤差也很大。我個(gè)人理解是因?yàn)樗]有找到全局最優(yōu)解,而是可能找到了一個(gè)極值點(diǎn)而已。本來以為如果增加進(jìn)化代數(shù)可以改善這個(gè)問題,可是會(huì)導(dǎo)致超過連續(xù)代數(shù)而使算法終止。我理解這個(gè)應(yīng)該算早熟問題。所以想請假各位大神如何改善這個(gè)問題。 (2)通過查閱一些文獻(xiàn),知道遺傳-單純形這種混合算法可以改善遺傳算法的早熟問題,所以我嘗試了在遺傳算法之后對(duì)其得到的結(jié)果再進(jìn)行單純形法的進(jìn)一步優(yōu)化,結(jié)果有所改善,但是也不理想。 (3)我曾經(jīng)嘗試不管限制條件,直接計(jì)算,再從計(jì)算出來的結(jié)果中選擇滿足條件的,即不滿足條件則一直循環(huán),直到找到符合條件的結(jié)果為止。這樣,可以得到誤差很小的擬合參數(shù),但是計(jì)算很慢,因?yàn)椴恢朗裁磿r(shí)候才能找到,我上次找到了也是碰巧吧,之后再?zèng)]有了。。。 不知道貼吧里各位大神遇到我這個(gè)問題該如何解決呢? |
鐵桿木蟲 (職業(yè)作家)
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