PSO可以基于带有ODE的实验数据工作吗？

Question

我想优化微分方程的参数。我有一个包含测量值的数据集，我想借助微分方程获得相似的结果。当我阅读Python pyswarm模块的文档时，我没有发现任何基于实验数据的最小化示例。我只有在函数，上下限最小化的情况下才得到示例。是否可以根据测量值使用PSO进行ODE最小化，还是必须将测量值作为最小化的函数？

Answer 1

当然可以。您的候选解决方案对丢失的参数的向量进行编码。挑战之一是确定搜索空间，即参数的边界。适应度函数将是使用假定的参数化功能的数据集中的点与ODE系统的解之间的距离度量。有关具体示例，请参见https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/8477873。