bayesian-optimization MATLAB

本压缩文件包含D.S.C方法的完整MATLAB仿真程序，这学期在学工程优化，因此尝试着编写了该一维函数优化算法的仿真实现，限于水平，本程序可能看着比较稚嫩，也就请初学者借鉴，大佬也手下留情，需要改正的地方，可以联系我。

3．4．2控制律初始值的确定 在上一节中，实际控制律是对虚拟控制律的积分，实际控制信号的值跟初始值f(0)密切 相关，由于积分有类似于“延时"的作用，选择不合理的初始值，会导致实际控制信号到达 所需控制信号的时间过长，表现为初始一段时间内的响应比较慢。因此，选择合适的初始控 制信号f(O)，是必须考虑的。 考虑到经典滑模控制理论中，SISO系统有限时间到达滑模面的充分条件是切换函数及其 导数的积小于零，直观理解是当切换函数为正时，导数为负，切换函数减小，向零点运动， 当切换函数为负时，导数为正，切换函数增大，也向零点运动，最终切换函数收敛到零点。 因此，考虑初始控制量t(O)满足条件岛【工(f)】毫【石(f)】 (3．47) 考虑满足墨【戈(o)】j。[x(o)】0，则‘(o)<一M。。(g)白4工(o)]，如果 s。[石(o)】一M。。(g)毛4x(o)】。因此，■(o)的选择可以归纳为 f。(o)=一sign(sl[x(o)】){^正l(9)I毛么【x(o)]l+s) (3．48) 这里￡为任意小的正常数。 对于％(o)，可以用同样的方法获得。综合起来，初始控制量r(0)选取为 t(o)=一s堙竹(墨[x(o)】){』‰(g)l忽彳【z(o)】I+占> (3．49) 这样的选择可以使系统具有较快的响应速度。 3．4．3虚拟控制律的选择 在3．3．2节中介绍了文献[46][51]所使用的虚拟控制律为 r 1 1 q(f)一q％sign 1 YU(f)一号yliM} (3．50) 切换函数中符号函数的参数比较复杂，是对于无法知道Y2(t)的信息时做的一种选择。而 在常规的滑模控制中，使用最多的，是以切换函数s【x(f)】作为符号函数参数的切换控制律， 这种控制律已经比较成熟，也比较直观。在3．3．1节中提到的“扭转算法"(twisting algorithm) 采用的虚拟控制律

英语 第4版，经典的优化教材，不得不看，wiley，Chong, Zak

非线性优化算法：各种非线性编程算法的MATLAB实现

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matlab模拟优化代码用于并行拓扑优化的Matlab代码 本文提出了紧凑高效的Matlab代码，不仅可以在2D场景中而且可以考虑3D情况，从而对多尺度复合结构的并发拓扑进行优化。 采用改进的SIMP方法（Sigmund 2007）来执行并行拓扑设计，并使用基于能量的均化方法（EBHM）来评估微观结构的宏观有效特性。 本文中的2D和3D Matlab代码是使用88行2D SIMP代码（Struct Multidisc Optim 43（1）：1-16，2011）和169行3D拓扑优化代码（Struct Multidisc Optim 50（ 6）：1175-1196，2014）。 本文主要从以下四个方面做出贡献：（1）用于蜂窝复合结构（ConTop2D.m和ConTop3D.m）的拓扑优化的代码体系结构； （2）用于计算3D等参元素刚度矩阵的代码（elementMatVec3D.m）； （3）EBHM预测2D和3D材料微观结构（EBHM2D.m和EBHM3D.m）的宏观有效特性； （4）用于在两个尺度上计算目标函数对设计变量的敏感性的代码。 ％=====================