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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，就是用一個多項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)化函數都能夠求到誤差比較小的擬合參數。 但是，由于該問題有限制條件，就是分母多項式等于0時的根的實部要小于0（該問題是復數域的），因此在利用ga計算的時候加入了限制條件，即前面說的分母多項式的根的實部小于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函數并不能很快找到誤差比較小的擬合參數，也就說，就算算完了，誤差也很大。我個人理解是因為它并沒有找到全局最優(yōu)解，而是可能找到了一個極值點而已。本來以為如果增加進化代數可以改善這個問題，可是會導致超過連續(xù)代數而使算法終止。我理解這個應該算早熟問題。所以想請假各位大神如何改善這個問題。 （2）通過查閱一些文獻，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其得到的結果再進行單純形法的進一步優(yōu)化，結果有所改善，但是也不理想。 （3）我曾經嘗試不管限制條件，直接計算，再從計算出來的結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果為止。這樣，可以得到誤差很小的擬合參數，但是計算很慢，因為不知道什么時候才能找到，我上次找到了也是碰巧吧，之后再沒有了。。。 不知道貼吧里各位大神遇到我這個問題該如何解決呢？ |
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