Optimisation multiobjectif

Bonjour à tous,
Je suis en train d'essayer de déterminer les meilleures conditions de coupe (en usinage, tournage) par deux moyens : algorithmes génétiques, colonies de fourmis.

36 essais ont été réalisés en modifiant certains paramètres : Vc (vitesse de coupe), f (avance), Ap (profondeur de passe).
Nous avons relevés certains résultats : Ra (rugosité), Q (productivité), Az (accélération), Fz (effort de coupe).

J'ai ensuite représenté chaque résultat et sa modélisation par Fourier (est-ce la meilleure solution? La régression linéaire multiple serait-elle mieux?).

J'en suis maintenant à l'optimisation de ces modèles par l'algorithme génétique mais je ne parviens pas à le coder que ce soit dans le script ou dans la tollbox Optimization de Matlab.
J'obtiens des résultats quelques peu étranges...

Le but du projet étant de privilégier un ou plusieurs résultats et avoir les paramètres d'entrées correspondants : par exemple on désire un bon état de surface (Ra le plus faible) et une bonne productivité (Q important), quels sont les meilleurs valeurs des paramètres Vc, f, Ap?

Pouvez-vous m'aiguiller sur les options à ma disposition?

Je joins le fichier Matlab pour les courageux ;)
Merci beaucoup en avance !

Es-tu capable de calculer les sorties Ra, Q, Az, Fz en fonctions des entrées Vc, f et Ap ? Il me semble que non d'après ce que tu expliques.
Du coup, je ne vois pas comment tu pourrais faire fonctionner un algo génétique avec ces informations. Un apprentissage supervisé semble tout indiqué pour ton problème.

Le fait de trouver un modèle avec Fourier ne suffit pas pour faire le lien entre les entrées et sorties?
Je suis d'accord, mes connaissances sur ce sujet sont très légères et c'est pourquoi je demande de l'aide sur ce site...