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瓦兹河畔之夜木虫 (正式写手)
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[求助]
由于目标函数值本来就很小造成的无法最优化问题 已有2人参与
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各位前辈好，最进求一个最优化（拟合）问题时遇到的问题。 目标函数是理想值和实际数学模型之差，但由于本身实际值就不超过1，实际值也是1以下的（因为是拟合累计分布函数），所以造成了目标函数值本身很小，不能很好地拟合数学模型。 不管给出什么初值，如果用最小二乘的方法，lsqnonlin函数就会在初值点找到最小值，原因是满足了函数误差的要求。如果用遗传算法，因为目标函数值本身很小的问题，也无法得到理想的结果。而且收敛原因也是满足了函数误差的要求。 请问这类问题怎么解决，如何得到真正的最小值？ 谢谢，祝春节愉快！ 贴上function function f=modifiedweibull(x) alpha=x(1); beta=x(2); lambda=x(3); p=[0.91 1.05 1.26 1.67 1.96 2.23 2.16 2.75]*0.01; n=[2 2 2 2 3 3 3 3]; t=[800 1000 1200 1500 1750 2000 2150 2300]; omega=n.*t./sum(n.*t); omega=sqrt(omega); f=sqrt(2)*omega.*(1-exp(-alpha*t.^beta.*exp(lambda.*t))-p); f=sum(f);%这个是为了遗传算法的，如果是最小二乘就没有这句 优化参数的下界是[0 1 0] |
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