??? In an assignment A(:) = B, the number of elements in A and B

dunmin

程序如下:
1):cali_fun_070826_5.m
function z=cali_fun_070826_5(x)
clc
%标定时参数c=[L1 L2 qc xp0 yp0 m n dm dn q1z q2z]
c=[270 250 5 280 -140 8 5 40 40 2 2]
L1=c(1);L2=c(2);qc=c(3);xp0=c(4);yp0=c(5);m=c(6);n=c(7);dm=c(8);dn=c(9);q1z=c(10);q2z=c(11);
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%待标定参数q1z,q2z,qc,xp0,yp0,
%载入测量点的关节角度
encoder=load('ctest2');
[rencoder,lencoder]=size(encoder)
%计算关节转角
for i=0:(rencoder-1)
    qa1(i+1,1)=encoder(i+1,1);
    qa2(i+1,1)=encoder(i+1,2)+x(1)/180*pi;
    w(i+1,1)=x(3)*cos(qa1(i+1,1))+x(4)*cos(qa1(i+1,1)+qa2(i+1,1))-rem(i,n)*dn*cos(x(2)/180*pi)+fix(i/n)*dm*sin(x(2)/180*pi);
    %w(i+1,2)=x(3)*sin(qa1(i+1,1))+x(4)*sin(qa1(i+1,1)+qa2(i+1,1))-rem(i,n)*dn*sin(x(2)/180*pi)-fix(i/n)*dm*cos(x(2)/180*pi);
end
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
for i=1:(rencoder-1)
    z(i,1)=w(i+1,1)-w(i,1);
    %z(i,2)=w(i+1,2)-w(i,2);
end

2)程序2
clc
disp(('>>标定运算中................'))
[x,fval,reason]=ga(@cali_fun_070826_5,4);
%查看标定结果。
x,fval,reason

ctest2为40行2列的已知数据,程序2运行后出现如下错误提示:
??? In an assignment  A(:) = B, the number of elements in A and B
must be the same.

Error in ==> ga at 188
            state.Score(thisPopulation) = score;

Error in ==> cali_ga_070910_1 at 6
[x,fval,reason]=ga(@cali_fun_070826_5,4);
不知道怎么修改,哪位行家帮着看看,怎么解决,谢谢!

花如月

赋值的时候出错，数据大小不一致。

dunmin

但是如果不用遗传算法(（ga），而使用fsolve则就可以解出结果。说明问题出在ga上。程序相当于数值逆合（或参数辨识），待辨识量有4个，测试数据40个。

eight

原帖由 dunmin 于 2007-10-2 22:49 发表

                               
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但是如果不用遗传算法(（ga），而使用fsolve则就可以解出结果。说明问题出在ga上。程序相当于数值逆合（或参数辨识），待辨识量有4个，测试数据40个。

先看看 ga 算法的输入有什么要求吧，不要太自以为是。我认为是你的 cali_fun_070826_5 函数的输出与 ga 函数的输入不一致造成的

dunmin

关于遗传算法，我所看的书上举的例子，都是利用ga求最小值。可见如下例子：
1）m文件：ga_fun.m
function z=ga_fun(x)
z=x(1)^2-2*x(1)*x(2)+6*x(1)+x(2)^2-6*x(2);
2)利用GUI或在命令行均可调用函数ga
例如在命令行：
[x fval]=ga(@ga_fun,2).

以上程序可以运行求出z的最小值。没有问题。但是对于利用ga进行系统辨识，没有找到相应的例子和说明。虽然有很多人使用遗传算法进行了系统辨识，不知道他们是怎么用的。
函数cali_fun_070826_5相当于39个等式，我想利用ga把x(1),x(2),x(3),x(4)辨识出来。不知道怎么才能满足ga的要求，所以就参照fsolve（开始时使用的算法，可惜fsovle的鲁棒性不强，理想情况仿真可以，加上测量误差后，算法就不收敛了，所以想改用遗传算法）。结果不可行，肯定要修改函数cali_fun_070826_5，但是不知道怎么修改，希望得到指教。"说明问题出在ga上",我的意思可不是说ga有问题。只能修改cali_fun_070826_5来适应ga的要求，怎么修改那？？

eight

原帖由 dunmin 于 2007-10-4 00:09 发表

                               
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关于遗传算法，我所看的书上举的例子，都是利用ga求最小值。可见如下例子：
1）m文件：ga_fun.m
function z=ga_fun(x)
z=x(1)^2-2*x(1)*x(2)+6*x(1)+x(2)^2-6*x(2);
2)利用GUI或在命令行均可调用函数ga
例 ...

我对你的遗传算法等背景一窍不通，所以也许实质性的帮忙谈不上。但是从矩阵的角度来看，显然，你举的那个成功例子中， ga_fun 返回值是个标量，即一个数，而你的不成功实例中， cali_fun_070826_5 返回值是一个向量。问题是否出在这个上，请考虑一下

dunmin

谢谢.可能是这个原因.另外,ga好象只能直接求最小值.参数辨识可能不能直接用。

dunmin

将cali_fun_070826_5中的向量各元素求和,变成一个标量，利用ga进行运算，可以运算了。谢谢各位

eight

原帖由 dunmin 于 2007-10-4 22:44 发表

                               
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将cali_fun_070826_5中的向量各元素求和,变成一个标量，利用ga进行运算，可以运算了。谢谢各位

嗯，解决了就好。其实有时候自己摸索一下就能够找到答案了，更何况你有一个成功的事例，正好可以用来参考

dunmin

谢谢啦，应该是将cali_fun_070826_5中的向量各元素的平方求和,变成一个标量。再求最小值，相当于最小二乘法了。