如何制定和改进方案？灵敏度分析的意义，从灵敏度分析技术改进的潜在效果。

灵敏度分析库（SALib） 常用的敏感性分析方法的Python实现。 在系统建模中有用，可用于计算模型输入或外部因素对目标输出的影响。 文档： 要求： ， ， ， ，Python 3（从SALib v1.2开始，SALib不正式支持Python 2） 安装： pip install SALib或python setup.py install或conda install SALib 生成状态： 测试范围： SALib纸： Herman, J., Usher, W., (2017), SALib: An open-source Python library for Sensitivity Analysis, Journal of Open Source Software, 2(9), 97, doi:10.21105/joss.00097 方法包括： Sobol

该应用程序允许您对 SimBiology 模型执行全局敏感性分析 (GSA)，以探索模型参数、物种或隔室的变化对模型响应的影响。 使用该应用程序，您可以计算 Sobol 指数并执行模型响应的多参数全局灵敏度分析。 要安装 Global Sensitivity Analysis App，只需双击 mltbx 文件。 您可以通过单击 MATLAB 工具条中的附加组件按钮来管理已安装的附加组件。 要启动应用程序，请在 MATLAB 命令行中输入以下内容：“startGlobalSensitivityAnalysisApp(model)”，其中模型是 SimBiology 模型。 有关如何应用剂量和变体的更多信息，请输入：“help startGlobalSensitivityAnalysisApp”。

有关matlab实现灵敏度分析的大致步骤

matlab 分析代码讲解REDIM 对梯度估计的敏感性分析 本项目中提供的 MatLAB 代码用于处理React扩散流形 (REDIM) 对梯度估计的敏感性分析。 这里研究了一个简单的测试示例： 代码的结构如下： detail_solution --> 本文件夹包含源码计算详细解 1D_REDIM --> 该文件夹包含源代码，用于生成 1D REDIM 还原化学和梯度估计的灵敏度 2D_REDIM --> 该文件夹包含源代码，用于生成 2D REDIM 还原化学和梯度估计的灵敏度 更多解释可以在相应的子文件夹中找到

建立了具有多个用户应用程序和有限资源的M / G / 1型排队网络的数学模型。 目标是为该模型开发一种动态分布式算法，该算法尽可能有效地支持所有数据流量，并就如何最大程度地降低网络性能成本做出最佳公平的决策。 提供了基于单个样本路径的在线策略梯度优化算法，以避免遭受“维数诅咒”。 证明了该算法的渐近收敛性。 数值示例为将数学理论与工程实践联系在一起提供了宝贵的见解。

Aspen_Plus

ASPEN 例题

sobol+matlab+代码使用 Monte Carlo 抽样的 Sobol 敏感性分析 此代码演示了使用蒙特卡罗采样的 Sobol 灵敏度分析方法。 采样方法是MATLAB中的Sobol序列。 测试函数是gmath函数 有关详细说明，请参阅以下参考资料。 参考： [1] Sobol, IM “非线性数学模型的全球敏感性指数及其蒙特卡罗估计。” 模拟中的数学和计算机 55(1), 2001: 271-280。 [2] IM Sobol、S. Tarantola、D. Gatelli、SS Kucherenko、W. Mauntz，在修复全局敏感性分析中的非必要因素时估计近似误差，可靠性工程与系统安全，92(7) 2007：957-960。

敏感性分析用于估计不确定因素对函数输出的影响。 莫里斯（Morris）方法有时被称为定性方法：它以有限的计算次数给出了粗略的估计。 作为第一步，Morris 方法可用于简化函数。 它可以识别可以修复的影响较小的因素。 了解更多信息 ： Saltelli, A.、Tarantola, S.、Campolongo, F. 和 Ratto, M. (2004)。 实践中的敏感性分析 - 评估科学模型的指南。 威利。 此功能尊重来自以下方面的建议： Sohier, H.、Farges, JL 和 Piet-Lahanier, H.（2014 年 8 月）。 改进空中发射到轨道分离的莫里斯方法的代表性。 在第 19 届 IFAC 世界大会上。 （基本效应是通过对拉丁超立方体中采样的径向点应用大变化来计算的） 为了降低低估和修复不可忽略因素的风险： http : //fr.mathworks.c