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MATLAB Discussion :

Aide pour une optimisation


Sujet :

MATLAB

Vue hybride

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  1. #1
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    Par défaut Aide pour une optimisation
    bonsoir tout le monde,comment faire pour avoir les valeurs optimisées des variables suivantes:p,L,alp,Ipk,Vpk

    et voici le programme avec les valeurs initiales:

    Code : Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part
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    %function A=optim(x);
    Vgs=-0.9:0.1:0;
    Vds=0:1:6;
     
    Vpk=-0.2;
    p=[1.561 1.409 5.379];
    alp=1.156;
    L=0.00739;
    Ipk=0.761;
    %Vds=0:1:6;
    a0=(-p(1)*Vpk)+(p(2)*Vpk.^2)-(p(3)*Vpk.^3);
    a1=p(1)-(2*p(2)*Vpk)+(3*p(3)*Vpk.^2);
    a2=p(2)-(3*p(3)*Vpk);
    a3=p(3);
     
    hold on;
    for i=1:10,
    psi(i)=a0+(a1*Vgs(i))+(a2*Vgs(i)^2)+(a3*Vgs(i)^3);
    for j=1:7 , 
        Ids(i,j)=Ipk*(1+tanh(psi(i)))*(1+(Vds(j)*L))*tanh(Vds(j)*alp);
    end;
    figure(1);
    plot(Vds,Ids(i,:));
    pause;
    end;
    hold off;
    figure(2);
    plot(Vgs,psi);
    %%%%%%%%%%%
    function G=optimal(L);
    G=Ipk*(1+tanh(psi(i)))*(1+(Vds(j)*L))*tanh(Vds(j)*alp);
    et merci

  2. #2
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    Par défaut
    Bonjour,

    Je comprends pas bien ce que tu veux...

    Que représentent ces variables? Quels critères d'optimisation veux-tu utiliser? Que fait (ou est sensé faire) ton programme?

    Bonne apm,
    Duf

  3. #3
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    Par défaut
    salut à tous,bon j'ai ecrit mon programme d'une autre façon 1 peu clair le voici:

    Code : Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part
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    function diff=opt(x,Vds,y);
    A=x(1);
    B=x(2);
    C=x(3);
    diff=A*(1+tanh(psi(i)))*(1+(Vds(j)*B))*tanh(Vds(j)*C) - y(i,j);
     
    Vgs=-0.9:0.15:0;
    Vds=0:1:6;
     
    Vpk=-0.2;
     
    a0=(-1.561*Vpk)+(1.409*Vpk.^2)-(5.379*Vpk.^3);
    a1=1.561-(2*1.409*Vpk)+(3*5.379*Vpk.^2);
    a2=1.409-(3*5.379*Vpk);
    a3=5.379;
     
    hold on;
    for i=1:7,
        psi(i)=a0+(a1*Vgs(i))+(a2*Vgs(i)^2)+(a3*Vgs(i)^3);
    for j=1:7 , 
        y(i,j)=0.761*(1+tanh(psi(i)))*(1+(Vds(j)*0.00739))*tanh(Vds(j)*1.156);
    end;
    figure(1);
    plot(Vds,y(i,:))
    pause;
    end;
     
    et dans une autre fenetre sur matlab l'optimisation en utilisant LSQNONLIN:
     
    Vds=0:1:6;
     
    y(i,j)=0.761*(1+tanh(psi(i)))*(1+(Vds(j)*0.00739))*tanh(rand(size(Vds(j)))*1.156);
     
    options = optimset('Largescale','off');
     
    X0=[0.761 0.00739 1.156]';
     
    x=lsqnonlin(@opt1,X0,[],[],options,Vds(j),y(i,j))
    mon but est d'optimiser les valeurs A,B,C par rapport aux valeurs initiales X0

  4. #4
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    Sinon, ca n'est pas parce que tu nous réécris ton programme d'une autre manière qu'on va pouvoir faire avancer le problème. Si tu ne nous expliques pas clairement ce que tu veux faire (ou ce que ton programme doit faire), ca va être difficile de t'aider. Surtout si ton programme ne renvoit pas d'erreur.

    Tu essayes apparemment de faire un régression par la méthode des moindres carré. C'est ca ? Si tu pouvais nous en dire plus...

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