Matlab-Optimierung mit genetischem Algorithmus

Question

Ich möchte eine Kurve von einem theoretischen Modell zu experimentellen Datenpunkten anpassen. Das Modell besteht aus 5 Parametern. Ich kann leicht die engste Passform bekommen, aber ich möchte etwas anderes. Ich brauche die engste Passung, aber sie sollte niemals unter die experimentelle Kurve gehen. Mit anderen Worten, jeder y-Wert der Anpassung sollte größer oder gleich dem entsprechenden y-Wert des Experiments sein. Ich würde sehr schätzen alle Ideen, wie dies umgesetzt werden könnte. Vielen Dank!

Answer 1

Haben Sie versucht, Ihrem genetischen Algorithmus nichtlineare Beschränkungen hinzuzufügen?

Weitere Details sind hier gegeben https://www.mathworks.com/help/gads/examples/constrained-minimization-using-the-genetic-algorithm.html

In Ihrem Fall alles, was Sie brauchen würden, wäre zu tun

assign der Wert ‚c‘ Ungleichungsbedingung in Ihren nicht-linearen Bedingungen die Differenz funktionieren zwischen den neuen y-Werten und den tatsächlichen y-Werten sollte der genetische Algorithmus den Rest erledigen.