实验数据为：
xdata=[1;3;5;7;9;11;13;15;17;19;21;23;25;27;29;31;33;35;37;39;41;43;45;47;49;50;];
ydata11=[844.77;931.96;986.99;1029.4;1064.5;1095.3;1122.8;1148.3;1170.9;1191.6;1211.1;1228.6;1245;1260;1275.8;1289.6;1303;1315.9;1326.5;1336.6;1348.3;1357;1365;1372.8;1380.7;1382.2;];
ydata22=[0.12892;0.17167;0.19596;0.21392;0.2287;0.24091;0.25096;0.25998;0.26775;0.27501;0.28132;0.28711;0.2923;0.29696;0.3014;0.30567;0.30957;0.31304;0.31615;0.31907;0.322;0.32454;0.32686;0.32894;0.33085;0.33135;];
现在用最小二乘法辨识k、c，使得
(k^2+(2*pi*xdata).^2).^0.5与ydata11最接近，同时2*pi*xdata./(k^2+(2*pi*xdata).^2).^0.5与ydata22最接近。


ps：假如只有一个目标函数的话，我会辨识的，比如(k^2+(2*pi*xdata).^2).^0.5与ydata11最接近，但是这个辨识出来的k 和 c 代到 第二个目标函数差的有点远。
求高手指点啊！在下感激不尽！





[ 本帖最后由 紫岩精灵 于 2012-8-21 15:54 编辑 ]

这是多目标问题 就像鱼和熊掌不可兼得一样 有的问题不可能两个目标都能最优 此时或者用加权转化为单目标 或者求解非劣解

刚入门，不了解