调整优化的代码从最小到最大输出

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艾哈迈德tarek 2021年7月20日

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//www.tatmou.com/matlabcentral/answers/882633-adjusting-the-code-from-optimization-output-from-minimum-to-maximum

回答: 艾哈迈德raafat 2021年7月21日

这段代码应该给我代理的最小输出模型的优化调整代码的我想要的是给我的最大。

                         %测试数据点的分布可以肯定正在改变不是固定的值
                        
                         清晰的所有;clc;关闭所有;
                        
                         cd (项目“E: \材料\ \ matlab \代理”);
                        
                         数据= xlsread (项目“E: \材料\ \ matlab \代理\ Ahmed.xlsx”,“Sheet1”);
                        
                         你=数据(:1);
                        
                         Th =数据(:,2);
                        
                         LA =数据(:,3);
                        
                         AO =数据(:,4);
                        
                         关闭所有;
                        
                         hfig1 =图(“位置”,100,1000,500);
                        
                         hhsubplot1 =次要情节(5、1、2);
                        
                         Newp =得到(hhsubplot1,“位置”);
                        
                         Newp (4) = Newp (4) * 1.5;
                        
                         集(hhsubplot1,“位置”,Newp);
                        
                         ID_Data = 1:长度(AO);
                        
                         情节(ID_Data,噢,“好吧”,“MarkerSize”2,“MarkerfaceColor”,“k”);持有在
                        
                         情节(ID_Data Th,“^ b”,“MarkerSize”2,“MarkerfaceColor”,“b”);
                        
                         情节(ID_Data,洛杉矶,“老”,“MarkerSize”2,“MarkerfaceColor”,“r”);
                        
                         ylabel (输入变量的,“字形大小”12);
                        
                         包含(“运行数(-)”);
                        
                         传奇(“腿的长度”,“热温度”,“腿区域”,“位置”,“EastOutside”);
                        
                         传说boxoff
                        
                         集(gca),“字形大小”14);
                        
                         盒子在
                        
                         xlim (155 [0]);
                        
                         ylim (700 [0]);
                        
                         hhsubplot2 =情节(5、1、4);
                        
                         Newp =得到(hhsubplot2,“位置”);
                        
                         集(hhsubplot2,“位置”,Newp);
                        
                         情节(ID_Data AO,“sk”,“MarkerSize”2,“MarkerfaceColor”,“k”);
                        
                         包含(“运行数(-)”);
                        
                         集(gca),“字形大小”12);
                        
                         盒子在
                        
                         xlim (155 [0]);
                        
                         ylim (0.2 [0])
                        
                         ylabel (“马克斯Volt [V]”);
                        
                         打印(hfig1“-depsc”,“分布data.eps”,“r600”);
                        
                         打印(hfig1“-dpng”,“分布data.png”);
                        
                         % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % %
                        
                         % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % %
                        
                         %建立代理模型
                        
                         S = (LL Th LA);
                        
                         Y = AO;
                        
                         Mean_S =意味着(S);
                        
                         Std_S =性病(S);
                        
                         流(' \ n的输入变量,= % f ',Mean_S);
                        
                         流(' \ n输入变量的标准偏差= % f ',Std_S);
                        
                         全球kind_of_RBFNN;
                        
                         kind_of_RBFNN = 1;
                        
                         buildRBFNN_2016 (S, Y);
                        
                         FX_RBFNN = Eval_RBFNN_2016(年代);
                        
                         马克斯(FX_RBFNN);
                        
                         流(' \ n \ n statstical分析给定,并预测数据的);
                        
                         hfig2 =图(2);
                        
                         流(“输出数量”)
                        
                         [MeanSquaredError Rsquared ~, ~, ~, ~, ~, ~] = Function_Linear_regression_2016 (FX_RBFNN Y);
                        
                         %测量训练网络的性能
                        
                         [M B R] = postreg (FX_RBFNN Y);
                        
                         % M线最好的斜率值M = 1
                        
                         % B B的截距最佳值= 0
                        
                         %
                        
                         流(' \ n Rsquared = % g’,Rsquared);
                        
                         流(' \ n MeanSquaredError = % g’,MeanSquaredError);
                        
                         流(' \ n斜率的线性回归= % g’,M);
                        
                         流(' \ n拦截= % g \ n ',B);
                        
                         你= findobj (gca),“类型”,“行”);集(噢,“颜色”,“k”);
                        
                         hChild =得到(gcf,“孩子”);
                        
                         hChildLeg = hChild (strcmp (get (hChild (:),“标签”),“传奇”)= = 1);
                        
                         集(hChildLeg,“盒子”,“关闭”);
                        
                         FileName2 = strcat (“Network_Fitting_Output”,“.eps”);
                        
                         打印(hfig2“-dpng”,“r600”,FileName2);
                        
                         hfig3 =图(3);
                        
                         情节(Y, FX_RBFNN,“sk”,“MarkerSize”5,“MarkerfaceColor”,“k”);
                        
                         包含(给定数据的,“字形大小”14);
                        
                         ylabel (的预测值,“字形大小”14);
                        
                         FileName3 = strcat (“Network_Fitting_Matching”,“使用”);
                        
                         打印(hfig3“-dpng”,“r600”,FileName3);
                        
                         关闭所有;
                        
                         (m1, n1) = (FX_RBFNN)大小;
                        
                         no_of_elements1 = m1 * n1;
                        
                         横坐标= linspace (1 no_of_elements1 no_of_elements1);
                        
                         RBFNN_ordinate_Simulated_output_values =重塑(FX_RBFNN 1 []);
                        
                         ordinate_output_values =重塑(Y, 1, []);
                        
                         hfig3 =图(4);
                        
                         ordinate_output_values情节(横坐标,“废话”横坐标RBFNN_ordinate_Simulated_output_values,“k”。,“线宽”,1.0,“MarkerSize”12);
                        
                         xlim ([0 32]);
                        
                         ylim (0.2 [0]);
                        
                         包含(“运行数量”,“FontWeight”,“大胆”);
                        
                         ylabel (“马克斯电压(V)”,“FontWeight”,“大胆”,“字形大小”14);
                        
                         legend1 =传奇(给定数据的,“时滞输出大小”);
                        
                         集(legend1,“位置”,“东北”,“FontWeight”,“大胆”);
                        
                         传说boxoff
                        
                         FileName2 = strcat (“Agreement_RBFNN_Output”,“使用”);
                        
                         打印(hfig3“-dpng”,“r600”,FileName2);
                        
                         % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % %
                        
                         %筛查&交互变量
                        
                         rng (1);
                        
                         d = 3;
                        
                         p = 2 ^ 5;
                        
                         ξ= p / 2;
                        
                         r = p;
                        
                         范围= [0.5 323 0.2;4 623 2];
                        
                         标签= {“L”美元,“T_h美元”,“一美元”};
                        
                         FUNCTION_NAME =“Eval_Multi_RBFNN_1_2016”;
                        
                         X = screeningsample_2016 (d p, r);
                        
                         (sm, ssd) = screeningplot_kh_2016 (X, str2func (FUNCTION_NAME)范围内,xi, p,标签);% S的意思是,标准偏差
                        
                         disp (“Elementray效应”分布);disp (sm);disp (ssd);
                        
                         流(' \ n输出:x轴分钟= % g, max = % g \ n y轴分钟= % g, max = % g \ n '、最小值(sm)、马克斯(sm)、min (ssd)、最大(ssd));
                        
                         高频= gcf;
                        
                         集(findall(高频,“类型”,“文本”),“字形大小”12);
                        
                         xlim ([-0.5 - 0.5]);ylim ([0 4]);
                        
                         figureNameEPS = strcat (FUNCTION_NAME,“Screening.eps”);
                        
                         集(gca),“字形大小”12);
                        
                         打印(高频,“-depsc”,“r600”,figureNameEPS);
                        
                         流(“\ n Elementray效应分布情节在% s \ n”,figureNameEPS);
                        
                         % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % %
                        
                         %瓦图
                        
                         %关闭所有;
                        
                         FUNCTION_NAME =“Eval_Multi_RBFNN_1_2016”;Min_value = []; Max_value = [];
                        
                         范围=范围;
                        
                         基线=意味着(范围);
                        
                         N_mesh = 40;
                        
                         续= 1;
                        
                         如果ishandle (2) & & strcmp (get (2“类型”),“图”)
                        
                         关闭(2)
                        
                         结束
                        
                         高频=图(2);
                        
                         tileplot_mod_kh2_2016(基线、范围、标签str2func (FUNCTION_NAME) N_mesh, Min_value, Max_value,续,12)
                        
                         figureNameEPS = strcat (FUNCTION_NAME,“TilePlot”,“使用”);
                        
                         集(gca),“字形大小”12);
                        
                         打印(高频,“-dpng”,figureNameEPS);持有从;
                        
                         流(' \ n瓷砖情节在% s \ n”,figureNameEPS);
                        
                         % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % %
                        
                         % PLOT_3D_Surface
                        
                         % W_ch & H_ch
                        
                         %停止
                        
                         关闭所有;
                        
                         FUNCTION_NAME =“Eval_Multi_RBFNN_1_2016”;Z_Label =“马克斯Volt [V]”;
                        
                         ScaledValue =“_”;
                        
                         如果ishandle (5) & & strcmp (get (5“类型”),“图”)
                        
                         (5)
                        
                         结束
                        
                         hf5 =图(5);
                        
                         x = 0.5:0.5:4;
                        
                         y = 323:50:623;
                        
                         [XX, YY] = meshgrid (x, y);
                        
                         倪=大小(XX, 1);ZZ = 0(大小(XX));
                        
                         新泽西=大小(XX, 2);
                        
                         为我= 1:倪
                        
                         为j = 1:新泽西
                        
                         点= [XX (i, j) YY (i, j) 20];
                        
                         ZZ (i, j) =(函数宏指令(FUNCTION_NAME,点));
                        
                         结束
                        
                         结束
                        
                         网格(XX, YY, ZZ);持有在;网格在;
                        
                         [~ h] = contourf (XX, YY, ZZ);
                        
                         hh =得到(h,“孩子”);
                        
                         集(hh, {“ZData”},cellfun (@ (x) 0 *的(大小(x)),得到(hh, {“XData”}),“UniformOutput”、假));
                        
                         甘氨胆酸视图(、(45岁));
                        
                         包含(“L”,“字形大小”12);
                        
                         ylabel (“T_h”,“字形大小”12);
                        
                         zlim (100 [0]);
                        
                         zlabel (Z_Label“字形大小”12);
                        
                         集(gca),“字形大小”14);
                        
                         figureNameEPS = strcat (FUNCTION_NAME ScaledValue,“FunctionPlot_x1x2”,“使用”);
                        
                         打印(hf5“-dpng”figureNameEPS)
                        
                         % W_ch & N_ch
                        
                         如果ishandle (6) & & strcmp (get (6“类型”),“图”)
                        
                         (6)
                        
                         结束
                        
                         hf6 =图(6);
                        
                         x = 0.5: .5:4;
                        
                         y = 0.2:0.2:2;
                        
                         [XX, YY] = meshgrid (x, y);
                        
                         倪=大小(XX, 1);ZZ = 0(大小(XX));
                        
                         新泽西=大小(XX, 2);
                        
                         为我= 1:倪
                        
                         为j = 1:新泽西
                        
                         点= [0.4 XX (i, j) YY (i, j)];
                        
                         ZZ (i, j) =(函数宏指令(FUNCTION_NAME,点));
                        
                         结束
                        
                         结束
                        
                         网格(XX, YY, ZZ);持有在;网格在
                        
                         [~ h] = contourf (XX, YY, ZZ);
                        
                         hh =得到(h,“孩子”);
                        
                         集(hh, {“ZData”},cellfun (@ (x) 0 *的(大小(x)),得到(hh, {“XData”}),“UniformOutput”、假));
                        
                         甘氨胆酸视图(、(45岁));
                        
                         包含(“L”,“字形大小”12);
                        
                         ylabel (“一个”,“字形大小”12);
                        
                         zlim (100 [0]);
                        
                         zlabel (Z_Label“字形大小”12);
                        
                         集(gca),“字形大小”14);
                        
                         figureNameEPS = strcat (FUNCTION_NAME ScaledValue,“FunctionPlot_x1x3”,“使用”);
                        
                         打印(hf6“-dpng”figureNameEPS)
                        
                         % N_ch & H_ch
                        
                         如果ishandle (7) & & strcmp (get (7“类型”),“图”)
                        
                         关闭(7)
                        
                         结束
                        
                         hf7 =图(7);
                        
                         x = 0.2:0.2:2;
                        
                         y = 323:50:623;
                        
                         [XX, YY] = meshgrid (x, y);
                        
                         倪=大小(XX, 1);ZZ = 0(大小(XX));
                        
                         新泽西=大小(XX, 2);
                        
                         为我= 1:倪
                        
                         为j = 1:新泽西
                        
                         点= [XX (i, j) 20 YY (i, j)];
                        
                         ZZ (i, j) =(函数宏指令(FUNCTION_NAME,点));
                        
                         结束
                        
                         结束
                        
                         网格(XX, YY, ZZ);持有在;网格在
                        
                         [~ h] = contourf (XX, YY, ZZ);
                        
                         hh =得到(h,“孩子”);
                        
                         集(hh, {“ZData”},cellfun (@ (x) 0 *的(大小(x)),得到(hh, {“XData”}),“UniformOutput”、假));
                        
                         甘氨胆酸视图(、(45岁));
                        
                         包含(“一个”,“字形大小”12);
                        
                         ylabel (“T_h”,“字形大小”12);
                        
                         zlim (100 [0]);
                        
                         zlabel (Z_Label“字形大小”12);
                        
                         集(gca),“字形大小”14);
                        
                         figureNameEPS = strcat (FUNCTION_NAME ScaledValue,“FunctionPlot_x1x4”,“使用”);
                        
                         打印(hf7“-dpng”figureNameEPS)
                        
                         % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % %
                        
                         %变量的影响
                        
                         % W_ch
                        
                         YLabel =“马克斯Volt [V]”;
                        
                         FUNCTION_NAME =“Eval_Multi_RBFNN_1_2016”;
                        
                         %关闭所有
                        
                         hf7 =图(7);
                        
                         3 = 1;包含=的L(毫米);XValues = 0.5:0.5:4;
                        
                         FixedValueX1_min = 0.5;FixedValueX2_min = 0.5;FixedValueX3_min = 0.5;
                        
                         FixedValueX1_mean = 2.25;FixedValueX2_mean = 2.25; FixedValueX3_mean = 2.25;
                        
                         FixedValuex1_max = 4;FixedValuex2_max = 4;FixedValuex3_max = 4;
                        
                         N_values =长度(XValues);
                        
                         ZZ1 = 0(大小(XValues));
                        
                         ZZ2 = 0(大小(XValues));
                        
                         ZZ3 = 0(大小(XValues));
                        
                         UnScaled_Values = 0(大小(XValues));
                        
                         为jj = 1: N_values
                        
                         点= [XValues (jj) FixedValueX2_min FixedValueX3_min);
                        
                         ZZ1 (jj) =(函数宏指令(FUNCTION_NAME,点));
                        
                         点= [XValues (jj) FixedValueX2_mean FixedValueX3_mean);
                        
                         ZZ2 (jj) =(函数宏指令(FUNCTION_NAME,点));
                        
                         点= [XValues (jj) FixedValuex2_max FixedValuex3_max);
                        
                         ZZ3 (jj) =(函数宏指令(FUNCTION_NAME,点));
                        
                         UnScaled_Values (jj) = XValues (jj);
                        
                         结束
                        
                         情节(UnScaled_Values ZZ1,“- k”UnScaled_Values ZZ2,“——b”UnScaled_Values ZZ3,“r”,“线宽”2);
                        
                         LG =传奇(“下限”,“中间”,“上界”);
                        
                         集(LG、“字形大小”,20岁,“定位”,“水平”,“位置”,“NorthOutside”);
                        
                         包含(包含,“字形大小”,20);
                        
                         ylabel (ylabel“字形大小”,20);
                        
                         集(gca),“字形大小”,18)
                        
                         figureNameEPS = strcat (FUNCTION_NAME,“_EffectPlot_x”num2str (iii),“.eps”);
                        
                         打印(hf7“-depsc”,“r600”,figureNameEPS);
                        
                         % H_ch
                        
                         %关闭所有
                        
                         hf7 =图(7);
                        
                         3 = 2;包含=“Th [K]”;XValues = 323:50:623;
                        
                         N_values =长度(XValues);
                        
                         ZZ1 = 0(大小(XValues));
                        
                         ZZ2 = 0(大小(XValues));
                        
                         ZZ3 = 0(大小(XValues));
                        
                         UnScaled_Values = 0(大小(XValues));
                        
                         为jj = 1: N_values
                        
                         点= [FixedValueX2_min XValues (jj) FixedValueX3_min];
                        
                         ZZ1 (jj) =(函数宏指令(FUNCTION_NAME,点));
                        
                         点= [FixedValueX2_mean XValues (jj) FixedValueX3_mean];
                        
                         ZZ2 (jj) =(函数宏指令(FUNCTION_NAME,点));
                        
                         点= [FixedValuex2_max XValues (jj) FixedValuex3_max];
                        
                         ZZ3 (jj) =(函数宏指令(FUNCTION_NAME,点));
                        
                         UnScaled_Values (jj) = XValues (jj);
                        
                         结束
                        
                         情节(UnScaled_Values ZZ1,“- k”UnScaled_Values ZZ2,“——b”UnScaled_Values ZZ3,“r”,“线宽”2);
                        
                         LG =传奇(“下限”,“中间”,“上界”);
                        
                         集(LG、“字形大小”,20岁,“定位”,“水平”,“位置”,“NorthOutside”);
                        
                         包含(包含,“字形大小”,20);
                        
                         ylabel (ylabel“字形大小”,20);
                        
                         集(gca),“字形大小”,18)
                        
                         figureNameEPS = strcat (FUNCTION_NAME,“_EffectPlot_x”num2str (iii),“.eps”);
                        
                         打印(hf7“-depsc”,“r600”,figureNameEPS);
                        
                         % N_ch
                        
                         %关闭所有
                        
                         hf7 =图(7);
                        
                         3 = 3;包含=“[毫米^ 2]”;XValues = 0.2:0.2:2;
                        
                         N_values =长度(XValues);
                        
                         ZZ1 = 0(大小(XValues));
                        
                         ZZ2 = 0(大小(XValues));
                        
                         ZZ3 = 0(大小(XValues));
                        
                         UnScaled_Values = 0(大小(XValues));
                        
                         为jj = 1: N_values
                        
                         点= [FixedValueX2_min FixedValueX3_min XValues (jj)];
                        
                         ZZ1 (jj) =(函数宏指令(FUNCTION_NAME,点));
                        
                         点= [FixedValueX2_mean FixedValueX3_mean XValues (jj)];
                        
                         ZZ2 (jj) =(函数宏指令(FUNCTION_NAME,点));
                        
                         点= [FixedValuex2_max FixedValuex3_max XValues (jj)];
                        
                         ZZ3 (jj) =(函数宏指令(FUNCTION_NAME,点));
                        
                         UnScaled_Values (jj) = XValues (jj);
                        
                         结束
                        
                         情节=情节(UnScaled_Values ZZ1,“- k”UnScaled_Values ZZ2,“——b”UnScaled_Values ZZ3,“r”,“线宽”2);
                        
                         LG =传奇(“下限”,“中间”,“上界”);
                        
                         集(LG、“字形大小”,20岁,“定位”,“水平”,“位置”,“NorthOutside”);
                        
                         包含(包含,“字形大小”,20);
                        
                         ylabel (ylabel“字形大小”,20);
                        
                         集(gca),“字形大小”,18)
                        
                         figureNameEPS = strcat (FUNCTION_NAME,“_EffectPlot_x”num2str (iii),“每股收益”);
                        
                         打印(hf7“-depsc”,“r600”,figureNameEPS);
                        
                         % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % %
                        
                         %单一优化
                        
                         关闭所有;
                        
                         YLabel =“马克斯Volt [V]”;
                        
                         FUNCTION_NAME =“Eval_Multi_RBFNN_1_2016”;
                        
                         选择= gaoptimset;
                        
                         选择= gaoptimset(选项,“PopulationSize”,300,“PlotFcn”,@gaplotbestf);
                        
                         % = gaoptimset选项(选择,‘MigrationDirection’,‘都’);
                        
                         选择= gaoptimset(选项,“代”,1000);
                        
                         选择= gaoptimset(选项,“SelectionFcn”,{@selectiontournament});
                        
                         选择= gaoptimset(选项,“CrossoverFcn”{@crossoverintermediate},“CrossoverFraction”,0.8);
                        
                         选择= gaoptimset(选项,“MutationFcn”,{@mutationadaptfeasible});% @mutationgaussian
                        
                         %选项= gaoptimset(选项,HybridFcn, {@fminsearch []});
                        
                         选择= gaoptimset(选项,“显示”,“关闭”);
                        
                         disp (“最低”);
                        
                         disp (FUNCTION_NAME);
                        
                         [Scaled_x_Single, fval exitflag、输出人口,分数)= ga (str2func (FUNCTION_NAME), 3,[],[],[],[],[0.5 323 0.2],[4 623 2],[],[],选项);
                        
                         Unscaled_x_Single = Scaled_x_Single;
                        
                         流(' \ n % s最佳= % g, @ x1 = % g, x2 = % g, x3 = % g \ n ',(fval) FUNCTION_NAME Unscaled_x_Single (1) Unscaled_x_Single (2), Unscaled_x_Single (3));
                        
                         % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % %
                        
                         函数FX_RBFNN = Eval_RBFNN_2016 (X)
                        
                         全球RBFNN_net Scales_4_input_values Scales_4_output_values;
                        
                         X = X ';
                        
                         SCALED_input_values = mapminmax (“应用”,X, Scales_4_input_values);
                        
                         Simulated_SCALED_output = sim (RBFNN_net SCALED_input_values);
                        
                         FX_RBFNN = mapminmax (“反向”、Simulated_SCALED_output Scales_4_output_values);
                        
                         FX_RBFNN = FX_RBFNN ';
                        
                         函数FX_RBFNN = Eval_Multi_RBFNN_1_2016 (X)
                        
                         FX_RBFNN = Eval_RBFNN_2016 (X);
                        
                         FX_RBFNN = FX_RBFNN (: 1);

1评论
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Torsten 2021年7月20日

我不知道你需要更改代码发布,但是

马克斯·f (x)

相当于

min - f (x)

登录置评。

在回答这个问题。

答案(2)

马特·J 2021年7月20日

0
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直接链接到这个答案

//www.tatmou.com/matlabcentral/answers/882633-adjusting-the-code-from-optimization-output-from-minimum-to-maximum answer_750738

编辑:马特·J 2021年7月20日

                              有趣= str2func (FUNCTION_NAME);
                             
                              有趣= @ (x)乐趣(x);
                             
                              [Scaled_x_Single, fval exitflag、输出人口,分数)= ga(, 3,[],[],[],[],[0.5 323 0.2],[4 623 2],[],[],选项);
                             
                              fval = -fval;