Может ли PSO работать на основе экспериментальных данных с ODE?

Question

Я хотел бы оптимизировать параметры дифференциального уравнения. У меня есть набор данных, который содержит измеренные значения, и я хотел бы получить аналогичные результаты с помощью дифференциальных уравнений. Когда я прочитал документацию Python модуля pyswarm, я не нашел примеров минимизации на основе экспериментальных данных. Я получил примеры только тогда, когда это было свернуто с помощью функций и нижних и верхних границ. Можно ли выполнить минимизацию ODE с помощью PSO на основе измеренных значений или я должен предоставить измеренные значения как функцию для минимизации?

Answer 1

Конечно, вы можете сделать это. Ваш вариант решения кодирует вектор ваших отсутствующих параметров. Одна из задач - определить пространство поиска, т. Е. Границы ваших параметров. Функция пригодности - это некоторая мера расстояния между точками в ваших наборах данных и решением вашей системы ODE с использованием предполагаемой параметризации. Конкретный пример см., Например, https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/8477873.