多米尼克·斯坎达;德克·勒比耶兹 一种用于动力系统模型判别的实验设计的鲁棒优化方法。 （英语） Zbl 1280.62092号 数学。程序。 141，编号1-2（A），405-433（2013）. 摘要：科学与工程交叉学科建模方法的一个高级目标是定量预测系统动力学和基于模型的优化。如果模型要用于机械分析和模型预测，定量建模必须与实验研究密切相关。通常，在找到一个合适的实验系统模型之前，不同的假设模型可能是合理的，并且与先前的知识和可用数据相一致。在估计的置信区间内，模型的参数通常是未知的。因此，必须将不同模型的可能参数配置纳入模型识别算法中，这就需要进行鲁棒化。我们提出了一种数值算法，该算法计算了一种实验设计，允许在参数范围内，针对最不合适（最坏情况）的参数配置，对给定动力系统的不同假设候选模型进行最佳区分。设计包括初始值、系统扰动和测量时间点的最佳位置，测量次数和时间点取决于设计。对于这些设置，我们严格地制定了统计判别准则，对于不连续的Heaviside函数建模的情况，给出了以Kullback-Leibler散度为优化目标的推导，在优化过程中用连续近似代替了测量决策。由此产生的问题可以归类为一个半无限优化问题，我们用一种由建议的同伦策略稳定的外近似方法来解决该问题，并证明了该策略的有效性。我们给出了理论框架、算法实现和数值结果。 引用于2文件 MSC公司： 62克05 最佳统计设计 90立方厘米 半无限规划 90 C90 数学规划的应用 65C60个 统计中的计算问题（MSC2010） 关键词：半无限优化;Kullback-Leibler距离 软件：DAESOL-II公司;CppAD公司;伊波特;高铁;虚拟专用局域网 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{D.Skanda}和\textit{D.Lebiedz}，数学。程序。141，编号1--2（A），405--433（2013；Zbl 1280.62092） 全文： 内政部 arXiv公司 参考文献： [1] Albersmeyer，J.：基于伴随的算法和数值方法，用于大规模动态系统的灵敏度生成和优化。海德堡大学博士论文（2010年）。http://www.ub.uni-heidelberg.de/archiv/11651 ·Zbl 1210.65003号 [2] 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