Embedded direct search of optimal designs for finite noise experiments Optymalne planowanie eksperymentów w przypadku dużego szumu metodą homotopii opartej na bezgradientowej minimalizacji
We study experimental designs for the identification of nonlinear model parameters. As optimality criterion we assume minimality of the error in a huge number of identifications run on simulated data, which are generated with known parameters and a given error distribution. The optimal design depends on the nonlinear parameters. We find the optimal solution set by combining a path following strategy and a direct search method.
W pracy badane są optymalne plany eksperymentów wykonywanych do celów identyfikacji parametrów modelu nieliniowego układu dynamicznego. Jako kryterium optymalności przyjęto minimum błędów otrzymanych w dużej liczbie identyfikacji wykonanych na symulowanych danych, które zostały wygenerowane ze znanymi parametrami i przy założonym rozkładzie błędów. Optymalny plan zależy od parametrów modelu. Badano metody bezgradientowe połączone z homotopia, które okazują się bardzo efektywne w przypadku rozpatrywanego zagadnienia. Wyniki otrzymane w przypadku skończonych wartości błędów mogą się istotnie różnić od wyników otrzymanych z wykorzystaniem teorii asymptotycznej dla małego szumu.
Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies
Informacja
SZANOWNI CZYTELNICY!
UPRZEJMIE INFORMUJEMY, ŻE BIBLIOTEKA FUNKCJONUJE W NASTĘPUJĄCYCH GODZINACH:
Wypożyczalnia i Czytelnia Główna: poniedziałek – piątek od 9.00 do 19.00