PSO 可以基于 ODE 的实验数据工作吗？

Question

我想优化微分方程的参数。我有一个数据集，其中包含测量值，我想借助微分方程得到类似的结果。当我阅读 Python pyswarm 模块的文档时，我没有找到任何关于基于实验数据进行最小化的示例。只有当它被函数和下限和上限最小化时，我才会得到例子。是否可以根据测量值使用 PSO 进行 ODE 最小化，或者我必须将测量值作为最小化的函数给出？

Answer 1

当然可以。您的候选解决方案对缺失参数的向量进行编码。一个挑战是确定搜索空间，即参数的边界。使用假定参数化，适应度函数将是数据集中的点与 ODE 系统的解之间的某种距离度量。具体示例参见https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/8477873。