одномерная, нелинейная оптимизация / решатель в Apache Commons - с чего начать? - PullRequest
Новая
       57

одномерная, нелинейная оптимизация / решатель в Apache Commons - с чего начать?

0 голосов
/ 04 апреля 2019

Мне трудно даже начать решать эту проблему. Все примеры, которые я нашел, либо слишком просты, либо слишком сложны для усвоения.

Я хочу найти значение S с учетом серии входов. Функция одномерна, но нелинейна. S всегда будет между -3 .. 3.

Я бы хотел использовать библиотеку Apache Commons, так как у меня был опыт работы с другими разделами этого кода.

Каждый раз, когда я хочу решить свою проблему, я знаю следующую информацию: 

    double R     =250.0;
    double om1   =  5.0;
    double om2   = 15.0;
    double th21  = 29.07965;
    double th22  = 29.69008;
    double D_obs = th21 - th22;

Фактические значения будут меняться между решениями, но они фиксированы для любого конкретного решения.

Значение, которое я хочу найти: 

    double S   = 0.0;

такой, что 

    double d1     = delta(R,om1,th21,S);
    double d2     = delta(R,om2,th22,S);
    double D_calc = d1 - d2;

есть значения, чтобы сделать 

    double minme = Math.abs(D_obs - D_calc);

минимум или поочередно, решить 

double minme = D_obs - D_calc;

, где minme=0.

Функция delta определяется как 

public static double delta(double R, double om, double th2, double s)
{
    if(Math.abs(s) <= 0.0001) //is the displacement == 0?
    {
        return 0.0;
    }
    else
    {
        return Math.toDegrees((-1*Cos(th2)*s-R*Sin(om)+Sqrt(-1*Math.pow(Cos(th2),2)*Math.pow(s,2)+2*Cos(th2)*Sin(om)*R*s-Math.pow(Cos(om),2)*Math.pow(R,2)+Math.pow(R,2)+2*Math.pow(s,2)))/(Sin(th2)*s));
    }
}

где, например, Cos определяется в другом месте как Math.cos(Math.toRadians(val))

Где / что я могу прочитать / сделать, чтобы начать эту проблему?

1 Ответ

0 голосов
/ 09 апреля 2019

Я нашел ответ, с которым мог бы работать: Метод Ньютона-Рафсона с использованием библиотеки Math.Commons

Код ключа 

public static void main(String args[])
{
    //setup all variables
    final double R   =(new Double(args[0])).doubleValue(); //=250.0;
    final double om1 =(new Double(args[1])).doubleValue(); //=  5.0;
    final   double om2 =(new Double(args[2])).doubleValue(); //= 15.0;
    final double th21=(new Double(args[3])).doubleValue(); //= 29.07965;
    final double th22=(new Double(args[4])).doubleValue(); //= 29.69008;
    final double D_obs = th21 - th22;

    BisectionSolver solver = new BisectionSolver();

    UnivariateFunction f = new UnivariateFunction()
    {
        public double value(double s) {
            return ((delta(R,om1,th21,s)-delta(R,om2,th22,s)) - (D_obs));
        }
    };

    System.out.printf("The speciment offset is %.3f mm.\n", solver.solve(1000, f, -3, 3));
}
...