Gewichtungsfunktion gesucht



  • Hi,

    ich hab da eine Funktion, die akzeptiert 3 Parameter, wovon einer fest ist. Das Ergebnis der Funktion ist dann für die 2 verbleibenden Parameter ein Triple. Beispiel:

    f(fix,a,b) = [37, 1799, 8000]

    Jetzt bin ich in der glücklichen Lage, dass ich Brute-Force alle Varianten für a und b durchgehen kann, ohne das das wehtut. Das Optimum liegt bei [1 0 4000].

    Jetzt könnte ich ja die euklidische Distanz für das Triple berechnen. Das geht aber nicht, weil der letzte Eintrag (z.B. die 8000) dafür sorgt, dass Z.B. die obig berechnete 37 kaum in die Distanz eingeht. Ich hoffe, ich konnte das Verständlich erklären. Deswegen muss ich das irgendwie gewichten, da der erste Eintrag des Triple schon sehr relevant ist. Gewichtete eukl. Distanz bringt nicht die gewünschten Ergebnisse.

    Hat da jemand einen Ansatz?


  • Mod

    SoSimple schrieb:

    Jetzt könnte ich ja die euklidische Distanz für das Triple berechnen.

    Warum möchtest du das tun?

    Das geht aber nicht, weil der letzte Eintrag (z.B. die 8000) dafür sorgt, dass Z.B. die obig berechnete 37 kaum in die Distanz eingeht. Ich hoffe, ich konnte das Verständlich erklären.

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    Was möchtest du erreichen?



  • Für f und fix will ich a und b finden, so dass gilt

    f(fix,a,b) -> [1 0 4000] bzw. möglichst nah dran



  • Und was bedeutet 'möglichst nah dran'?



  • knivil schrieb:

    Und was bedeutet 'möglichst nah dran'?

    Ich bin kein Mathematiker, aber ich versuchs:

    Unter perfekten Umständigen gibt es a und b, so dass für ein "fix" gilt: f(fix,a,b) = [1 0 4000].

    Jetzt ist "fix" aber nie perfekt, d.h. ich muss jedes Mal a und b variieren, damit ich in die nähe von [1 0 4000] komme. Dabei sind einige Werte in diesem Vektor wichtiger als andere. Z.B. ist es gravierend schlimmer, wenn ich [17 0 4000] erhalte, anstatt [1 0 99999]. Das erste Element sollte schon nah an der 1 sein.

    Die Frage ist, mit welchen Algorithmus geh ich da ran? War das verständlicher :schland:



  • Was genau gefällt dir denn an der gewichteten euklidischen Distanz nicht? Vielleicht musst du auch nicht linear skalieren, so dass kleine Abweichungen sich in der Nähe des Optimums stärker auswirken als weiter entfernt.


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