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    基于改進(jìn)序貫均勻設(shè)計(jì)的常微分方程組參數(shù)估計(jì)

    2021-10-30 05:08:22王福昌賀財(cái)寶
    濱州學(xué)院學(xué)報(bào) 2021年4期
    關(guān)鍵詞:參數(shù)估計(jì)次數(shù)函數(shù)

    王福昌,賀財(cái)寶

    (防災(zāi)科技學(xué)院 基礎(chǔ)部,河北 廊坊 065201)

    0 引言

    均勻設(shè)計(jì)是我國(guó)數(shù)學(xué)家方開泰和王元提出的一種試驗(yàn)設(shè)計(jì)方法,特別適用于多水平多因素的試驗(yàn)設(shè)計(jì)復(fù)雜情形,主要通過均勻設(shè)計(jì)表進(jìn)行試驗(yàn)設(shè)計(jì)[1]。該方法自1978年被提出以來(lái),引起了數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)專家廣泛的關(guān)注[1-6]。

    常微分方程組是一種應(yīng)用廣泛的數(shù)學(xué)模型,它的參數(shù)一般通過專家的專業(yè)知識(shí)確定。研究者一般假定模型參數(shù)已知時(shí),討論方程的性質(zhì),對(duì)于其反問題的研究相對(duì)較少。在實(shí)際應(yīng)用中,要想根據(jù)試驗(yàn)觀測(cè)數(shù)據(jù)篩選合適的模型,對(duì)它的參數(shù)進(jìn)行精確估計(jì)變得十分重要,有一些文獻(xiàn)對(duì)這一問題開展了研究[7-10]。針對(duì)最常見的獵物-捕食者模型的參數(shù)估計(jì),人們提出了最小二乘逼近(LSA)法[7]、函數(shù)型數(shù)據(jù)分析法[8]和混合加速粒子群算法[9]。對(duì)于傳染病SIR模型,一般在最小二乘法準(zhǔn)則下用單點(diǎn)迭代法[10]。

    以上傳統(tǒng)的迭代方法,有的對(duì)初值依賴,有的過于復(fù)雜,本文先把參數(shù)估計(jì)問題化為多變量?jī)?yōu)化問題,再用并行和精英保留策略改進(jìn)序貫均勻設(shè)計(jì)來(lái)估計(jì)微分方程組的參數(shù),最后通過三個(gè)典型的應(yīng)用案例檢驗(yàn)方法的正確性和有效性。

    1 基本假設(shè)和模型

    假定常微分方程初值問題模型為

    (1)

    其中,y(t)=[y1(t),y2(t),…,yp(t)]T為關(guān)于時(shí)間的待求函數(shù)向量,θ∈Rs為模型參數(shù),F(xiàn)(t,y(t),θ)為確定的非線性向量函數(shù)。再假設(shè)當(dāng)給定初值條件y(t0)=y0后,方程(1)存在唯一精確解。

    設(shè)在時(shí)刻t1,t2,…,tn處y(t)的觀測(cè)向量值為y(t1),y(t2),…,y(tn),預(yù)測(cè)向量值為h(t1,θ,y0),h(t2,θ,y0),…,h(tn,θ,y0)對(duì)應(yīng)的最小二乘估計(jì)

    (2)

    通過優(yōu)化模型(2),即可得到參數(shù)θ,y0的最小二乘估計(jì)。

    最小一乘估計(jì)在遇到離群值時(shí),穩(wěn)健性更好,

    也可給出M-估計(jì)形式[11]

    ρ(·)可以取為Huber函數(shù)

    其中c為常數(shù)。

    有時(shí)優(yōu)化的目標(biāo)函數(shù)是預(yù)先設(shè)定的,如在連續(xù)時(shí)間確定性最優(yōu)控制問題中,優(yōu)化目標(biāo)是直接給出的,約束是一個(gè)常微分方程初值問題[12]

    x′=f(x,u),x=x(t)=xi(初值)。

    2 算法和應(yīng)用案例

    均勻設(shè)計(jì)可以在參數(shù)候選解集內(nèi)均勻選點(diǎn),利用較少的計(jì)算點(diǎn)來(lái)避免陷入局部最優(yōu)[1]。使用均勻設(shè)計(jì)方法需要先確定均勻設(shè)計(jì)表,而均勻設(shè)計(jì)表可以從網(wǎng)上下載(http://www.math.hkbu.edu.hk/UniformDesign/)或根據(jù)數(shù)學(xué)原理編程自動(dòng)生成[13]。

    2.1 算法設(shè)計(jì)

    設(shè)χ=[a,b]為Rs中一個(gè)超矩形,其中

    a=[a1,a2,…,as],b=[b1,b2,…,bs],

    即ai≤xi≤bi,i=1,2,…,s并設(shè)f(x)為χ上的連續(xù)函數(shù),希望在試驗(yàn)區(qū)χ上找到x*,使得

    則稱M為函數(shù)f(x)在區(qū)域χ上的全局最優(yōu)值,x*為χ上的全局最優(yōu)點(diǎn)。

    這是一個(gè)典型的優(yōu)化問題,通過均勻設(shè)計(jì)來(lái)尋找全局最大點(diǎn)是一種可行的方法,其主要思路如下:給定試驗(yàn)區(qū)域χ上的一個(gè)設(shè)計(jì)

    P={xk,k=1,2,…,n},

    的一個(gè)設(shè)計(jì)點(diǎn)??梢宰C明,在前面假設(shè)下,當(dāng)n→∞時(shí),Mn→M,但這種方法的收斂速度還是很慢。Fang等提出的序貫均勻設(shè)計(jì)(Sequential Uniform Design Optimization,SNTO)[14]方法可以提高收斂速度。

    設(shè)

    P0={yk,k=1,2,…,n}

    為Cs=[0,1]上的設(shè)計(jì),并設(shè)

    xki=ai+(bi-ai)yki,i=1,2,…,s,xk=(xk1,…,xks),k=1,2,…,n,

    2.2 改進(jìn)的序貫均勻設(shè)計(jì)方法

    下面給出最小化目標(biāo)函數(shù)的序貫均勻設(shè)計(jì)算法。

    步驟1 初始化。設(shè)t=0,χ(0)=χ,a(0)=a,b(0)=b。

    步驟2 產(chǎn)生均勻設(shè)計(jì)。在試驗(yàn)區(qū)域χ(t)=[a(t),b(t)]尋找一個(gè)試驗(yàn)次數(shù)為nt的均勻設(shè)計(jì)P(t),可以從網(wǎng)站下載,或者編寫程序自動(dòng)生成[13]。

    步驟3 并行計(jì)算目標(biāo)函數(shù)新的近似值。由于每個(gè)點(diǎn)并沒有先后關(guān)系,因而可以用計(jì)算機(jī)的多個(gè)核同時(shí)計(jì)算目標(biāo)函數(shù)值。選取每個(gè)均勻設(shè)計(jì)點(diǎn)x(t)∈P(t)∪{x(t-1)},使得

    Mt=f(x(t))≤f(y),?y∈P(t)∪{x(t-1)},

    式中,x(-1)表示空集,x(t)和Mt分別為x*和f(x*)的近似值。

    步驟4 終止準(zhǔn)則。 令c(t)=(b(t)-a(t))/2,若maxc(t)<δ,其中δ為事先設(shè)定的很小的數(shù),則χ(t)足夠小,且x(t)和Mt是可以接受的,此時(shí)終止算法,否則轉(zhuǎn)步驟5。

    步驟5 更新試驗(yàn)區(qū)域并保留上次迭代中的最優(yōu)點(diǎn)。新的試驗(yàn)區(qū)域

    χ(t+1)=[a(t+1),b(t+1)],

    其中

    式中,γ稱為壓縮比。本次迭代中得到的最優(yōu)點(diǎn)進(jìn)入下次迭代,稱為精英保留策略。記t=t+1,轉(zhuǎn)步驟2。

    2.3 應(yīng)用案例

    例1 SIR模型參數(shù)估計(jì)。用英國(guó)傳染病監(jiān)測(cè)中心1978年發(fā)布的有關(guān)流感病人的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)來(lái)估計(jì)SIR模型的參數(shù)。該數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)了兩周內(nèi)每天某一所男孩寄宿學(xué)校流感爆發(fā)和流行情況,總共有763個(gè)學(xué)生,從發(fā)生一個(gè)染病者開始統(tǒng)計(jì)染病學(xué)生的人數(shù),總共統(tǒng)計(jì)了15天,每一天統(tǒng)計(jì)得到的染病人數(shù)分別為1、3、7、25、72、222、282、256、233、189、123、70、25、11、4[10]。由于該數(shù)據(jù)收集時(shí)間很短,學(xué)生沒有因病死亡,即人口總數(shù)是常數(shù),b=0,d=0,模型為

    由假設(shè),通過等價(jià)變形可以化為一個(gè)關(guān)于感染者的二階微分方程模型

    這里只有兩個(gè)參數(shù)θ=(β,γ),可以通過可視化序貫均勻設(shè)計(jì)方法來(lái)直觀了解參數(shù)尋優(yōu)過程,見圖1。根據(jù)文獻(xiàn)信息,設(shè)置參數(shù)的初始搜索區(qū)間為β∈[0.001,0.003],γ=[0.4,0.5],即設(shè)a=[0.001,0.4],b=[0.003,0.5]。這里選用了100水平2因素的均勻設(shè)計(jì)表,均勻設(shè)計(jì)表通過Matlab自動(dòng)生成[12]。壓縮系數(shù)取為γ=0.9,誤差取為10-6,后面采用同樣設(shè)置通過多次嘗試篩選,迭代出來(lái)的參數(shù)估計(jì)為θ*=(0.0021,0.4820),圖1(a)表示預(yù)測(cè)值與觀測(cè)值的殘差平凡和對(duì)著迭代次數(shù)增加而變化的情況,圖1(b)表示按照得到的參數(shù)估計(jì)結(jié)果繪制的擬合曲線與觀測(cè)值的對(duì)比,可以看到估計(jì)出的參數(shù)符合觀測(cè)結(jié)果。

    (a)殘差平方和隨著迭代次數(shù)變化

    (b)感染者隨時(shí)間變化分布與擬合曲線

    注意觀察可以發(fā)現(xiàn),圖1(a)的目標(biāo)函數(shù)值一開始并沒有隨著迭代次數(shù)嚴(yán)格遞減,這是因?yàn)闉榱吮苊庠缡飕F(xiàn)象,即過早陷入局部極小值,在設(shè)計(jì)程序時(shí),迭代的前5步?jīng)]有采用精英保留策略。后面兩個(gè)例采用了相同的前5步不用精英保留策略設(shè)置。

    例2 酶積累問題(enzyme effusion problem)的數(shù)學(xué)模型可描述為[16]

    其中

    p=[p1,p2,p3,p4],y0=[y1(0),y2(0)]

    為待估參數(shù),觀測(cè)數(shù)據(jù)見表1。

    表1 酶積累問題的部分觀測(cè)數(shù)據(jù)

    根據(jù)表1數(shù)據(jù)和公式(2),可構(gòu)造一個(gè)含6個(gè)自變量的目標(biāo)函數(shù),優(yōu)化參數(shù)范圍取為

    0.1≤p1≤0.5,2.5≤p2≤3,0.3≤p3≤0.5,

    0≤u4≤0.15,21≤y1(0)≤23,30≤y2(0)≤38。

    這里選用了100水平6因素的均勻設(shè)計(jì)表,均勻設(shè)計(jì)表通過Matlab自動(dòng)生成[13]。目標(biāo)函數(shù)隨著迭代過程而變化的情況見圖2(a),可見很快接近收斂值。由序貫均勻設(shè)計(jì)得到的參數(shù)估計(jì)為

    p1=0.3081,p2=2.6985,p3=0.4099,p4=0.1114,y1(0)=21.9886,y2(0)=34.5574,

    目標(biāo)函數(shù)值4631,圖2(b)給出了根據(jù)估計(jì)參數(shù)用ode45()計(jì)算出的y1(t)的擬合曲線和數(shù)據(jù)分析。該問題在文獻(xiàn)[16]中獲得的最好結(jié)果為

    p1=0.3190,p2=2.7010,p3=0.4190,p4=0.1031,y1(0)=22,y2(0)=39,

    對(duì)應(yīng)的最小二乘殘差平方和為5076.6,大于這里的4631。

    (a)目標(biāo)函數(shù)值隨迭代次數(shù)的變化

    (b)由估計(jì)參數(shù)計(jì)算出的曲線和數(shù)據(jù)分布

    例3一個(gè)7變量恒溫連續(xù)攪拌槽反應(yīng)器問題(continuously stirred tank reactor(CSTR) problem)的數(shù)學(xué)模型可描述為[17]

    其中q=u4+u1+u2,u1,u2,u3,u4為方程參數(shù)。本例優(yōu)化函數(shù)比較特殊,是求

    的最大值,該問題實(shí)質(zhì)上是一個(gè)最優(yōu)控制問題[12]。這里目標(biāo)函數(shù)PI需要求數(shù)值積分,可以用Simpson復(fù)化積分公式[15]。為便于和文獻(xiàn)比較,初值取為

    x0=[0.1883,0.2507,0.0467,0.0889,0.1804,0.1394,0.1046][17]。

    參數(shù)范圍取為

    0≤u1≤20,0≤u2≤4,0≤u3≤6,0≤u4≤20。

    這里選用100水平4因素的均勻設(shè)計(jì)表,均勻設(shè)計(jì)表通過Matlab自動(dòng)生成[13]。編寫程序運(yùn)行后可得

    u1=12.0485,u2=3.8651,u3=0.8317,u4=11.8667,

    得到PI最大值19.8408。而在文獻(xiàn)[16]中,

    u1=11.4550,u2=4.5222,u3=0.6865,

    設(shè)u4=6.0,對(duì)應(yīng)PI最大值19.0437,本文計(jì)算結(jié)果有一定的改進(jìn)。本題是求最大值,編程時(shí)把目標(biāo)函數(shù)加負(fù)號(hào),變?yōu)槿樽钚≈怠D3(a)顯示的是最大值目標(biāo)函數(shù)的相反數(shù)隨著迭代次數(shù)增加而變化的情況,圖3(b)顯示了根據(jù)參數(shù)估計(jì)繪制的x1(t)~x7(t)數(shù)值解曲線。

    (a)目標(biāo)函數(shù)隨迭代次數(shù)變化

    (b)根據(jù)估計(jì)參數(shù)繪制變量的曲線

    與單點(diǎn)迭代和搜索算法相比,序貫均勻設(shè)計(jì)可以從多個(gè)均勻設(shè)計(jì)點(diǎn)同時(shí)開始迭代和搜索,具有本質(zhì)上的并行性,因而效率會(huì)大大提高。

    3 結(jié)論

    針對(duì)含有非線性微分方程組初值問題的復(fù)雜參數(shù)估計(jì)問題,由于它們的目標(biāo)函數(shù)的梯度很難計(jì)算,因而常使用無(wú)須梯度的直接搜索算法。本文使用搜索性能較好且計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)比較方便的序貫均勻設(shè)計(jì)方法對(duì)這一難題進(jìn)行了探討,通過三個(gè)典型應(yīng)用,說明了方法的有效性。

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