Оптимизация Matlab Minsearch
Я запускаю задачу оптимизации на многомерной поверхности с неизвестными производными и без уравнения в замкнутой форме. Это проблема, мотивированная электронной бумагой, которая пытается оценить патент по будущим стохастическим доходам, которые он генерирует. Это проблема динамического программирования.
В любом случае, проблема заключается в том, что каждый раз, когда я пытаюсь оптимизировать, поиск параметров застревает (локальные минимумы??). Когда я выполняю поиск, вставляя числа вручную, я в конечном итоге получаю истинные значения параметров, но встроенные функции matlab, пока что с выбранными мною опциями, которые могут быть неэффективными, не доставят меня туда.
Я ищу советы, отзывы, что-нибудь, что действительно поможет моему коду автоматически определять истинные параметры. Что я могу сделать, чтобы настроить мой вариант, чтобы улучшить поиск. Могу ли я изменить размер шага? Я хотел бы получить большее "встряхивание" возмущения в значении коэффициента, чтобы найти правильное решение. Это застряло на той же стоимости. В идеале я не хочу ставить границы. Я очень ценю любой совет, который вы можете дать мне. Спасибо.
beta=.3 %discount rate .8
delta=.5 %depreciation rate (obselence existing revenue) .8
theta=.4 % low theta => higher probability of absorbing state .9
phi=.9 %revenue discovery enhancing parameter .9
sigma=100 %variability of revenues
gamma=0 %another parameter in the exponential distribution
mu=100 % initial r(1) mean from log normal
sigma_r=3 % initial r(1) variance from log normal
coeff=[beta, delta, theta, phi, sigma, gamma];
options = optimset('Largescale','off','Display','off');
[objective]=minmle_v3(coeff,y_data,n_data,r_bar_data,rz_mat_data,count_mat_data)