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serbring
Utente Junior
486 Messaggi |
 Inserito il - 15 ottobre 2011 : 14:19:36
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ciao a tutti, ho una ottimizzazzione di questo tipo
Variabile: A=A=[a1;a2;...;am]
Funzione obiettivo da minimizzare: L=A*TL
Dove
L è uno scalare
T è una matrice di dimensioni [1,m]
TL è una matrice di dimensioni [m,1]
vincolo:
Dt>Dtv
Dove:
Dt=[dt1;dt2;...;dtn]
Dtv=[dtv1;dtv2;...;dtvn] è una matrice costante calcolata da altre analisis
dt1=a1*b11+a2*b12+...+am*b1m
dt2=a1*b21+a2*b22+...+am*b2m
dtn=a1*bn1+a2*bn2+...+am*bnm
dove
B=[b11,b12,...,b1m;...;bn1,bn2,...,bnm] è una matrice nota
A=[a1;a2;...;am]
Siccome m è il numero degli esperimenti, devo provare a ridurli. Come posso trovare un subset [a1;a2;...;am] che permette di avere DT>DTV e nello stesso modo non aumenta di troppo L? Siccome ho tante variabili non posso fare un lavoro manuale ma devo provare ad un usare un metodo sistematico. Qualsiasi suggerimento è apprezzato
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chick80
Moderatore
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11491 Messaggi |
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serbring
Utente Junior
486 Messaggi |
Inserito il - 18 ottobre 2011 : 10:11:32
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Citazione:
Messaggio inserito da chick80
Non so darti una risposta precisa... ma forse le funzioni optim e mle di R possono esserti d'aiuto?
http://stat.ethz.ch/R-manual/R-devel/library/stats/html/optim.html
http://stat.ethz.ch/R-manual/R-devel/library/stats4/html/mle.html
grazie mille chick, ci darò una vista, non conosco quelle cose. Quel che ho notato nelle mie diverse prove è che diversi algoritmi di ottimizzazione mi danno un diverso numero di variabili mantenendo il constraint. Devo indagare su questa cosa. Questo mi ha dato da pensare che posso introdurre un fattore peso sulla funzione obiettivo che può andarmi bene dal punto di vista pratico, ma non per un articolo. Oltre al fatto che c'è una problematica intrinsica nel definire il peso. |
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variable reduction su un'ottimizzazione vincolata
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