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升级   91% TA的每日心情 | 难过 2012-8-27 18:22 |
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签到天数: 1 天 [LV.1]初来乍到
|
谢谢楼上两位朋友!2 ~$ G% q; |+ n! n. S
& I1 H% M6 N& b' z5 {0 l使用Forcal优化库FcOpt做优化时,无论简单的优化,还是复杂的优化(例如含积分的优化、共享参数优化、复数优化、微分方程参数优化等等),基本步骤都是一样的:
, P# r+ [" K e$ _/ p! Y+ G: [4 e# M, w# k& r
1、给出拟合数据,一般保存在数组中。如果没有数据,这一步就省了。/ X( z) }& _! {* t/ ]
2、编写目标函数,做优化时就是要得到目标函数值最小时的最优参数值。自己写目标函数,似乎是麻烦了些,但非常灵活,前面提到的各种各样的优化都可以通过自己写目标函数来实现。正所谓以不变应万变也。# ?- q- o4 i, @ k/ q$ J
3、选择优化函数进行优化。
* c: P/ h0 D3 y3 ?4 ]" ~2 Z) u9 _) n \/ t4 m0 ~$ Y* U2 A
在FcOpt中,我最喜欢用的优化函数是Opt,下面给出一个使用Opt做优化的例子:' x! I8 u. H4 O* y
F" ~2 L2 [$ |9 H, g8 N$ D* C例子:拟合公式:y = (p1)+(p2*exp(-p3*x/p5)+p4/(1+p4*p5*x))% K5 f7 h* c1 Q% E$ y3 V
# o; W4 K. ]$ }% ]) b0 C& }p1,p2,p3,p4,p5为待求参数
# H* b8 |/ V" K0 L: Q& J" \6 t. e) {
) b( j( q! @. |( z数据(x, y)* \# g# I' t K; @& {
0, 0.928$ t" @, V! ?. a, \% }$ v
0.0000098, 1.02: G) D% V8 V! L
0.0000195, 1.12- h) }: P9 d5 L
0.0000293, 1.25
) [3 W& I# h* O: b0.0000391, 1.42; s" x# g3 o) p# |. X0 {: j4 n
0.0000488, 1.71 L9 g% K9 B0 ]
0.0000586, 2.01
" `3 @$ z& [4 b0.0000684, 2.26" B! U" N" U1 ~
0.0000781, 2.467 L$ U3 T! z0 y! T
0.0000879, 2.631 O9 ?9 C- s7 F Q. ]: I4 k' V) W
0.0000977, 2.82
. X: n* j% G: r, o' l0.0001074, 3.01
! r" Y9 D* q& N4 ^6 {0.0001172, 3.2
2 e: Q7 c9 n4 l W# `8 p2 d0.000127, 3.41& m$ p; b/ p, }! Z
0.0001367, 3.598 E+ z% A' _) P6 F9 T9 H1 c
0.0001465, 3.72% n* N1 C `2 S; x0 V8 V4 r
0.0001562, 3.85( p% W! M4 Q, k- d
0.000166, 3.98' |3 f2 I& `' @" N% g d
0.0001758, 4.08
5 P+ {6 m1 O! k3 u
. a/ ^; b4 C8 c% zForcal代码:0 I( a" ^" R5 @8 ~% r- X ]
 - !using["fcopt","math"];5 {+ a6 E5 R, F5 m* |2 g
- init(::Array,max)= //准备数据$ o- \\\" c+ l5 p! i
- {
- , t h9 @\\" a# A/ ]1 W5 d
- max=19,+ P$ T1 v4 i9 p# c3 B& ~. p: R
- Array=arrayinit{2,max,2 :0 Q* F' K) W. x( r6 I5 P
- 0, 0.928,
- & C( {$ r: H: i/ F$ s
- 0.0000098, 1.02,* V& R2 D' {5 i8 H
- 0.0000195, 1.12,
- * \ H- s) {* N, E& D
- 0.0000293, 1.25,, N) S8 c4 ^ U
- 0.0000391, 1.42,
- + z- x) r# Q3 ]/ {9 t* }
- 0.0000488, 1.7,& A\\" O& _% o* g) `& g4 L3 T
- 0.0000586, 2.01,8 E x, _* n: i0 h1 ~' p
- 0.0000684, 2.26,$ F/ q; T8 w9 k1 f/ P
- 0.0000781, 2.46,9 |5 \: d0 D# M* {3 b
- 0.0000879, 2.63,
- 5 l\\" N: L+ S) `
- 0.0000977, 2.82,
- ; O! D& @$ b6 O' _! J# m% s
- 0.0001074, 3.01,9 Q7 E: N7 u) w* X
- 0.0001172, 3.2,+ {$ h7 t: \6 x- m$ |( u9 D0 @' G
- 0.000127, 3.41,
- 7 w c l8 d. z$ P
- 0.0001367, 3.59,, { r+ S$ L0 P5 g e( @3 e1 J
- 0.0001465, 3.72,$ k1 u+ K9 L5 I+ c' C: [: @
- 0.0001562, 3.85,
- ! [+ T, w: ^6 m5 q\\" r
- 0.000166, 3.98,
- * V1 r( k9 B! @4 p( D9 ?9 z
- 0.0001758, 4.08/ v+ V& @/ L' }' I& h
- }.free()' g' F, }) y) [7 W
- };
- 7 c\\" G+ ~: u# j: P
- f(p1,p2,p3,p4,p5 : i,s,x,y : Array,max)= //目标函数
- 3 @0 l+ _7 s) J6 z B
- {' m5 p- S' p; ]6 p/ h Y1 L\\" Q
- s=0,i=0,(i<max).while{
- ! w# V& }4 o) k9 y# h
- x=Array[i,0], y=Array[i,1],6 k* r/ W# m! Z R
- s=s+[(p1)+(p2*exp(-p3*x/p5)+p4/(1+p4*p5*x))-y]^2,+ F( r( C' _( J, q. o l) k k0 x
- i++
- : p2 Z4 d3 r0 t\\" |* t3 T
- },
- ( v\\" |2 I( Y$ w% h e\\" e3 D' b* {\\" M
- sqrt[s/max]0 ?+ w4 d) W; b
- };) D+ w$ N& Y8 B2 T7 A
- Opt[HFor("f"), optwaysimdeep, optwayconfra, optdeep,50]; //比较难的优化,我就这样使用Opt函数
7 u- Q/ e) h5 }9 @- V' W& @
结果(需求解几次,前面的数是最优参数,最后一个数是目标函数值):
5 i1 S9 U# b7 p) n6 F' z( Z. _, f" \1 u6 V4 u# \& S6 P
6.855486033798995 4.813449005068769 -54298054.6899329 -10.72898361613976 -1516.502649185066 3.337716353170544e-002
9 q2 S; Q+ T( }0 [
k$ s. e i' J# _/ n* R5 n$ q' N' y感觉做这个优化题,是稍稍有些难度的,换句话说,如果题目难度不超过此题,Forcal可以轻松求解。
. {5 A- v: }# o( [8 R( z# v' U; w9 p( v0 n7 D0 M
喜欢优化的朋友可以尝试一下。
* s$ w& m$ M2 ]
# v7 I% E5 Q; \目前我知道1stOpt可以轻松求解此题,还有一位优化高手也可以轻松求解此题,还想知道更多可以求解此题的朋友或软件。
5 r1 [( w( @2 O h6 V5 D
$ ^4 L* W/ M, `5 p9 g! `$ P |
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