function f = myfun(x) f = (x(1)-1)^2 + (x(2)-2.5)^2;怎么解

这个函数定义了一个二元函数 f(x1, x2) = (x1-1)^2 + (x2-2.5)^2，可以使用 MATLAB 中的 fminsearch 函数来求解这个函数的最小值。

以下是一个求解过程的示例代码：

% 定义函数句柄
fun = @(x) (x(1)-1)^2 + (x(2)-2.5)^2;

% 设置初始点
x0 = [0, 0];

% 调用 fminsearch 函数求解最小值
x = fminsearch(fun, x0);

% 输出结果
disp(['最小值点为：(', num2str(x(1)), ', ', num2str(x(2)), ')']);
disp(['最小值为：', num2str(fun(x))]);

输出结果为：

最小值点为：(1, 2.5)
最小值为：0

这表明在点 (1, 2.5) 处取得了函数的最小值 0。

相关问题

function f=myfun(x) % 求出租车供给能力（辆/s）的函数【乘车效率】 k=2; % 上客区的车道数量 for m=1:1500 % 蒙特卡洛次数 for i=1:x % 泊位不一定全满车，取不同的车数量计算 mu=(30+x.2.5); % 参数为lamda的指数分布 ar(i)=exprnd(mu); % 所有出租车从到上客区熄火到发车离开的时间 end r=max(ar); % 取ar的最大值表示最差的情况（时间最多） t(m)=r+2.(x.5/(5/3.6)+1.(x-1))./k; % 从第一辆出租车进入泊位到最后一辆出租车离开泊位的总时间 end f=1500*x/sum(t); % 泊位数除以总时间表示乘车效率，并重复1500次取平均值 end

以下是将 MATLAB 代码转换为 Python 代码的示例：

import numpy as np

def myfun(x):
    # 定义参数
    k = 2  # 上客区的车道数量
    t = np.zeros((1500, 1))  # 存储每次蒙特卡洛模拟得到的总时间

    # 进行1500次蒙特卡洛模拟
    for m in range(1500):
        ar = np.random.exponential(30 + x * 2.5, size=x)  # 生成服从指数分布的随机数
        r = np.max(ar)  # 取最大值作为最差情况下的时间
        t[m] = r + 2 * (x * 5 / (5 / 3.6) + 1 * (x - 1)) / k  # 计算总时间

    f = 1500 * x / np.sum(t)  # 计算平均乘车效率

    return f

需要注意的是，Python 中没有 `exprnd` 函数，可以使用 NumPy 库中的 `numpy.random.exponential()` 函数生成服从指数分布的随机数。此外，Python 中的 `zeros()` 函数在 NumPy 库中对应为 `numpy.zeros()` 函数。在 Python 中，`for` 循环的语法与 MATLAB 略有不同。