贝叶斯全局寻优代码 matlab代码

以下是一个使用Matlab实现贝叶斯全局寻优的简单示例代码：

% 定义目标函数
fun = @(x) x(1)^2 + x(2)^2;

% 定义参数空间边界
lb = [-5, -5];
ub = [5, 5];

% 定义贝叶斯全局寻优选项
options = optimoptions('bayesopt', 'MaxObjectiveEvaluations', 50);

% 运行贝叶斯全局寻优
result = bayesopt(fun, [lb; ub], 'Options', options);

% 输出最优参数和目标函数值
best_x = result.XAtMinObjective;
best_obj = result.MinObjective;
disp("Best parameters found: ");
disp(best_x);
disp("Best objective value found: ");
disp(best_obj);

以上代码使用了Matlab内置函数`bayesopt`来进行贝叶斯全局寻优。首先，定义了一个目标函数`fun`，在这个示例中是一个简单的二次函数。然后，定义了参数空间的边界`lb`和`ub`，用于限制参数的搜索范围。接下来，使用`optimoptions`设置了贝叶斯全局寻优的选项，例如最大目标函数评估次数。最后，通过调用`bayesopt`函数来运行贝叶斯全局寻优，并将结果存储在`result`变量中。可以使用`result.XAtMinObjective`获取最优参数，`result.MinObjective`获取最优目标函数值。

需要注意的是，实际应用中，目标函数`fun`和参数空间边界`lb`、`ub`需要根据具体问题进行定义和调整。另外，还可以通过设置其他选项来进一步调整贝叶斯全局寻优的行为，例如采样方法、初始样本数量等。具体的实现方式可以根据实际需求进行调整。