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瓦兹河畔之夜

木虫 (正式写手)

[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

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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baobiao007

木虫 (职业作家)

中国特色

【答案】应助回帖

对计算精度要求高的情况下,二进制编码的遗传算法满足不了要求,可以考虑实数编码的遗传算法
我同意叔本华的观点,人们投身艺术和科学领域的强烈愿望之一就是逃离痛苦、残酷和枯燥无味的现实生活,逃离自己飘忽不定的七情六欲的桎梏。--爱因斯坦
3楼2014-03-05 09:38:58
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onesupeng

金虫 (职业作家)

【答案】应助回帖

感谢参与,应助指数 +1
可不可以乘以一个因子,相当于尺度化已下目标函数,等结果出来,你再换回去
长期招收博士生,参见http://fsl-unsw.com
2楼2014-02-03 12:25:13
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