Soal 2 Optimasi

OPTIMIZATION WITH MATLAB

1. Tujuan

Bertujuan untuk menjelaskan, secara matematis, tujuan menyelesaikan masalah dalam jalan terbaik

2. Optimasi

Problem optimasi secara tipikal akan memaksimalkan atau meminimalkan suatu fungsi yang disebut fungsi obyektif (objective function) pada himpunan titik-titik S (feasible set).

3. Fungsi

Problem: menemukan nilai 𝑥1 dan 𝑥2 sedemikian sehingga fungsi obyektif menjadi optimal.

4. Percobaan

LEVENBERG MARQUARDT

Data yang digunakan :

t	data
1	5.1
2	4
3	6.7
4	5
5	9.2
6	7.8
7	10
8	5
9	10.3
10	11.1

VIDEO PERCOBAAN

Link Program : Download

Listing Program :

 Fungsi Objektif 1:

function F = twoexpsmooth(par,data)

% par: parameter pemulusan, matriks (2,1)

% data

a = length(data);

L = zeros(a,1)

b = zeros(a,1)

F = zeros(a,1)

L(1) = (data(1)+data(2)+data(3)/3;

b(1) = data(2)-data(1);

F(1) = (data(1)+data(2)+data(3)/3;

for t = 2 : a,

    L(t) = par(1)*data(t)+(1-par(1))*(L(t-1)+b(t-1));

    b(t) = par(2)*(L(t)-L(t-1))+(1-par(2))*b(t-1);

    F(t) = L(t-1) + b(t-1);

end

Proses Optimasi

clc

option = optimset ('To1Fun', 1e-4, 'Display', 'iter', 'Algoritma', 'Levenberg-marquardt')

%ydata = randi([10 50], 10, 1);

ydata = [5.1;4;6.7;5;9.2;7.8;10;5.3;11.1];

xdata = linspace(1,10,10)';

x0 = [0.1;0.2];

[par,renosnorm] = lsqcurvefit(@(par,data)twoexpsmooth(par,ydata),x0,xdata,ydata,[0;0],[1;1],option)