最小二乗フィッティングだね．
理論的には，s_1, ..., s_n をパラメータとする関数 f(x; s_1, ..., s_n) を
データ列 (x_1, y_1), ..., (x_N, y_N) にフィッティングするときは誤差の二乗和
φ(s_1, ..., s_n) = Σ(f(x_i; s_1, ..., s_n) - y_i)^2
を最小化する s_1, ..., s_n を求めてやればいい．

で，それは結構難しくて，凸関数とか条件付かないと最良解が出る保証は無い．
ある程度の解でいいなら，「勾配法 + アニーリング」くらいで，それなりに求まってくれるはず．