Discussion :

[Julian_hdp]

Bonjour, j'essaye d'écrire un algorithme utilisant impérativement la fonction fminbnd capable de déterminer le minimum global d'une fonction f(x). J'ai réussi à en écrire un qui fonctionne, mais pas pour des fonctions vraiment tordues... Si quelqu'un a un algorithme utilisant fminbnd et fonctionnant pour n'importe quelle fonction, alors je lui en serai reconnaissant jusqu'à ma fin!!
Merci

[Caro-Line]

Peux-tu nous montrer ce que tu as déjà fait ?
Quelles sont les fonctions "tordues" (en quoi sont-elles tordues ?) qui occasionnent un dysfonctionnement de ton algorithme ?
Et quel dysfonctionnement : erreur MATLAB ou résultats erronés ?
Est-ce vraiment un problème de MATLAB ou plus vraisemblablement d'algorithmique d'ailleurs ?

[Julian_hdp]

c'est plus un probleme d'algorithme en fait. Mon programme trouve les minimas clobaux a condition que la fonction soit globalement décroissante:

Code :

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function [xinf, fval, iter, nbf] = minglobal5(fonc1D, xmin, xmax, eps)
 
% Recherche du minimum global d'une fonction à l'aide de la fonction
% fminbdn de MATLAB.
%
% xinf est l'abscisse du minimum.
% fval est la valeur du minimum.
% iter est le nombre d'itérations nécessaires pour obtenir le minimum.
% nbf est le nombre d'appels à la fonction nécessaires pour obtenir le
% minimum.
%
%  fonc1D est le nom de la fonction à minimiser.
%  xmin est la borne inférieure du domaine de définition de x.
%  xmax est la borne supérieure du domaine de définition de x.
%  eps est la précision souhaitée.
 
iter = 0;   % initialisation du compteur d'itérations
nbf = 0;    % initialisation du compteur d'appel à la fonction
 
% recherche d'un premier minimum
[x1,fval1,exitflag,output] = fminbnd(fonc1D,xmin,xmax,optimset('TolX',eps));
iter = iter + output.iterations ;
nbf = nbf + output.funcCount ;
 
% recherche d'un deuxième minimum
[x,fval2,exitflag,ouput] = fminbnd(fonc1D,x1,xmax,optimset('TolX',eps));
iter = iter + output.iterations;
nbf = nbf + output.funcCount ;
 
if (fval1 > fval2)
 
    while (fval1 > fval2)
        fval1 = fval2;
        xdeb = x;
        [x,fval2,exitflag,output] = fminbnd(fonc1D,xdeb,xmax,optimset('TolX',eps));
        iter = iter + output.iterations;
        nbf = nbf + output.funcCount ;
    end
    xinf = xdeb;
else
    xinf = x1;
end
fval = fval1;

mais s'il se trouve que la fonction remonte forme un minimum local puis redescend alors si mon minimum global est situé après cette remontée, il n'est pas detecté.