m = 37400.692 +(259.889) *d1^2 + (289.434) *d2^2 + (311.813) *d3^2 + (303.005) *d4^2 + (554.712) *alpha^2 + (536.840) *beta^2 的惩罚函数程序

以下是一个简单的 Python 程序，计算上述惩罚函数的值：

def penalty(d1, d2, d3, d4, alpha, beta):
    m = 37400.692 + (259.889) * d1 ** 2 + (289.434) * d2 ** 2 + (311.813) * d3 ** 2 + (303.005) * d4 ** 2 + (554.712) * alpha ** 2 + (536.840) * beta ** 2
    return m

你可以调用这个程序，并将你想要的参数值传递给它，以计算相应的惩罚函数值。例如，如果你想计算 `d1=1.2`，`d2=2.3`，`d3=3.4`，`d4=4.5`，`alpha=0.6`，`beta=0.7` 的惩罚函数值，你可以这样调用程序：

penalty(1.2, 2.3, 3.4, 4.5, 0.6, 0.7)

程序将返回相应的惩罚函数值。

相关问题

m = 37400.692 +(259.889) *d1^2 + (289.434) *d2^2 + (311.813) *d3^2 + (303.005) *d4^2 + (554.712) *alpha^2 + (536.840) *beta^2 的惩罚函数matlab程序

以下是一个简单的 MATLAB 程序，计算上述惩罚函数的值：

function [m] = penalty(d1, d2, d3, d4, alpha, beta)
    m = 37400.692 + (259.889) * d1^2 + (289.434) * d2^2 + (311.813) * d3^2 + (303.005) * d4^2 + (554.712) * alpha^2 + (536.840) * beta^2;
end

你可以调用这个程序，并将你想要的参数值传递给它，以计算相应的惩罚函数值。例如，如果你想计算 `d1=1.2`，`d2=2.3`，`d3=3.4`，`d4=4.5`，`alpha=0.6`，`beta=0.7` 的惩罚函数值，你可以这样调用程序：

m = penalty(1.2, 2.3, 3.4, 4.5, 0.6, 0.7);

程序将返回相应的惩罚函数值。

用matlab惩罚函数程序求下式极小值：m = 37400.692 +(259.889) *d1^2 + (289.434) *d2^2 + (311.813) *d3^2 + (303.005) *d4^2 + (554.712) *alpha^2 + (536.840) *beta^2

我们可以使用 MATLAB 的优化工具箱中的 fmincon 函数来求解这个问题。fmincon 函数可以帮助我们在给定约束条件下，求解一个多元函数的最小值。

首先，我们需要定义一个函数句柄，该函数计算给定参数下的惩罚函数值。以下是这个函数的 MATLAB 代码：

function [m] = penalty(d)
    d1 = d(1); d2 = d(2); d3 = d(3); d4 = d(4); alpha = d(5); beta = d(6);
    m = 37400.692 + (259.889) * d1^2 + (289.434) * d2^2 + (311.813) * d3^2 + (303.005) * d4^2 + (554.712) * alpha^2 + (536.840) * beta^2;
end

接下来，我们需要定义约束条件。由于我们没有给出具体的约束条件，我们假设所有的参数都应该在 [-10, 10] 的范围内取值。以下是约束条件的 MATLAB 代码：

lb = [-10, -10, -10, -10, -10, -10];
ub = [10, 10, 10, 10, 10, 10];

最后，我们可以使用 fmincon 函数来求解这个问题。以下是 MATLAB 代码：

[x, fval] = fmincon(@penalty, [0, 0, 0, 0, 0, 0], [], [], [], [], lb, ub);

在这里，我们将第一个参数设置为 @penalty，表示我们要求解的函数是 penalty 函数；第二个参数是一个初始值向量，我们可以将其设置为全 0；其余的参数都是约束条件。

在求解完成后，x 将包含使得惩罚函数最小的参数值，fval 将包含最小的惩罚函数值。

注意：由于这个惩罚函数中包含了多个二次项，因此这个问题是一个凸二次规划问题，可以使用更高效的算法来求解。但是在这里，我们使用了比较简单的 fmincon 函数来演示求解过程。