Matlab - OPTIMIZAR UNOS VALORES MEDIDOS USANDO FPA

De antemano Muchas Gracias por atender mi Consulta y solicitud de apoyo.

Estoy haciendo un estudio para OPTIMIZAR un Modelo de Prediccion de Pérdidas de Propagacion de señales de Televisión Digital Abierta que se denomina Hata- Davidson

Que su ECUACIÓN de la Función objetivo es:
LP(H-D)=150,0817597+51,12762195log(d)-23,5112192log(9,98/d).

para la OPTIMIZACIÓN del modelo Hata-Davidson usaré 24 valores de perdidas de propagacion medidas con un equipo, de unos puntos geograficos que arrojó unos valores mostrados en una tabla anexa.

SE NECESITA:
Mejorar estos valores medidos con este procedimiento, debiendose obtener valores inferiores a estos valores medidos.

SE UTILIZARÁ:
(FPA) ALGORITMO DE POLINIZACIÓN DE FLORES, cuyo Link en la librería de Matlab es:
https://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/45112-flower-pollination-algorithm

SE SUGIERE:
Al final del Código en las lineas de comando 135, 136 y 137 su autor utiliza una función de Rosenbrock`s que es probable haya que sustituir por la ECUACIÓN del modelo Hata-Davison antes descrita, sustituyendo la variable (u) del código por la variable (d) del modelo H-D que corresponde al valor de la DISTANCIA en kilometros de 24 puntos de medición de antenas Receptoras, desde una sola antena Transmisora.

Los puntos de las mediciones estan descritos en la tabla siguiente.


PUNTO ---- DISTANCIA (Km) ---- VALORES MEDIDOS ---- VALORES OPTIMIZADOS PEDIDOS
... 1) ----------------- 0,73 ---------------------- 25,771 ----------------------------- ( ? )
... 2) ----------------- 1,03 ---------------------- 39,693 ----------------------------- ( ? )
... 3) ----------------- 1,09 ---------------------- 36,721 ----------------------------- ( ? )
... 4) ----------------- 1,21 ---------------------- 41,198 ----------------------------- ( ? )
... 5) ----------------- 1,69 ---------------------- 26,023 ----------------------------- ( ? )
... 6) ----------------- 1,94 ---------------------- 40,061 ----------------------------- ( ? )
... 7) ----------------- 2,12 ---------------------- 48,656 ----------------------------- ( ? )
... 8) ----------------- 2,14 ---------------------- 38,108 ----------------------------- ( ? )
... 9) ----------------- 2,17 ---------------------- 56,303 ----------------------------- ( ? )
... 10) ----------------- 2,56 ---------------------- 49,095 ----------------------------- ( ? )...
... 11) ----------------- 3,21 ---------------------- 51,998 ----------------------------- ( ? )
... 12) ----------------- 4,14 ---------------------- 65,528 ----------------------------- ( ? )
... 13) ----------------- 4,43 ---------------------- 31,838 ----------------------------- ( ? )
... 14) ----------------- 5,59 ---------------------- 37,413 ----------------------------- ( ? )
... 15) ----------------- 6,04 ---------------------- 60,745 ----------------------------- ( ? )
... 16) ----------------- 6,26 ---------------------- 64,761 ----------------------------- ( ? )
... 17) ----------------- 6,78 ---------------------- 29,868 ----------------------------- ( ? )
... 18) ----------------- 7,18 ---------------------- 67,738 ----------------------------- ( ? )
.... 19) ----------------- 7,33 ---------------------- 64,383 ----------------------------- ( ? )
... 20) ----------------- 7,62 ---------------------- 63,908 ----------------------------- ( ? )
... 21) ----------------- 8,49 ---------------------- 50,698 ----------------------------- ( ? )
... 22) ----------------- 10,13 ---------------------- 65,613 ----------------------------- ( ? )
... 23) ----------------- 10,74 ---------------------- 47,353 ----------------------------- ( ? )
... 24) ----------------- 13,21 ---------------------- 53,015 ----------------------------- ( ? )

Tu planteamiento es algo confuso si tienes la Función objetivo LP(H-D)=150,0817597+51,12762195log(d)-23,5112192log(9,98/d). que solo depende de d, no tienes más nada que optimizar sino la d, maximizando o minimizando LP,

la única forma que veo que puedes optimizar esto mediante el método que mencionas o cualquier otro método es variando los números de la ecuación ya que tienes los valores de d y los valores de LP según lo que entiendo, entonces si ajustas los parámetros con los datos reales, ya vas a poder predecir mucho mejor las pérdidas, en este caso se haría algo así :


y en parámetros obtienes los mejores valores que se adaptan a la ecuación incluso lo puedes hacer con FPA si deseas pero si quieres hacer algo más refinado te recomiendo que utilices redes neuronales artificiales con los datos reales que has obtenido

Muchas Gracias por su aporte y apoyo
de verdad me sorprende la rapidez con que respondió a mi solicitud
Le informo que seguieré sus consejos y terminaré de completar las lineas del programa con todos los valores medidos y todas las distancias para obtener el error cuadrático que sugiere,, aun asi,, debo emplear el FPA para completar el estudio, ya que fue impuesto ese método y no redes neuronales, PSO, ni otro.
Aun seguire necesitando de su apoyo, ya que me declaro incompetente para optimizar este problema con FPA en MATLAP.
Un Fuerte Abrazo