algorithmes génétiques et optimisation

Bonjour,

Je cherche à implémenter une fonction objective pour un problème d'optimisation. Pour résumer je cherche à minimiser un paramètre qui comprend des variables calculées par un autre programme et réinsérées dans Matlab. Seulement j'ai un problème lors de la définition de la fonction : je veux minimiser une fonction qui est un simple paramètre (erreur par rapport à une valeur de consigne). J'ai donc un problème lors de la définition de la fonction dans un fichier obj.m séparé car je ne trouve pas le moyen de faire comprendre à Matlab que la fonction est une fonction (temporairement) constante. En effet on est obligé de définir une fonction pour l'utilisation du module optimisation. Ma variable "erreur" existe dans un autre fichier .m et je voudrais faire ceci:

Code:

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1 2 3

function f= obj(x) % ou bien f=obj() f=erreur;

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Çane marche pas en faisant f(erreur).

Seulement comme ce n'est pas prévu pour une telle utilisation la variable erreur est inconnue par la fonction, ce qui fait que je ne peux pas la définir. Est-ce que quelqu'un peut m'aider?

Merci d'avance.

Je ne suis pas sure de tout comprendre de la problématique mais pourquoi ne passes-tu pas la variable "erreur" en paramètre de ta fonction obj (f étant la variable de sortie) :

Code:

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1 2	function f=obj(x) f=x;

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Puis pour l'appel, erreur étant connue à ce moment-là :

Code:

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sortie=f(erreur);

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ok merci, mais en fait pour l'optimisation tu dois définir une fonction à minimiser, et dans mon cas c'est pas une fonction du style f(x)=x(1)^2-x(2), mais des paramètres externes. Effectivement c'est vrai que mon problème n'est pas clair mais j'ai beaucoup de peine à le simplifier...

En fait j'aimerais minimiser un paramètre erreur qui est "mesuré" à chaque fois dans un programme de simulation par élément finis (femm) commandé depuis matlab. Ce paramètre devient une variable matlab et ensuite le but est d'agir sur un autre paramètre pour minimiser l'erreur. C'est mieux?