响应面法参数优化matlab

响应曲面法是一种常用的数学优化技术，在MATLAB中通过工具箱如`GlobalOptimization`或者`Statistical and Machine Learning Toolbox`来实现。它通过构建响应变量对输入参数的近似模型（如二次多项式或径向基函数等），来寻找最佳参数组合，以最大化或最小化目标函数。

基本步骤包括：
1. **建立响应模型**：首先，你需要有一组输入参数值以及对应的响应数据。使用`surrogateopt`函数可以选择适合的数据拟合算法（如最简回归、kriging等）生成响应表面模型。

   model = fitrgp(X, Y); % 使用径向基函数网络(RBF)或其他适应的算法

2. **模型评估**：利用模型预测新的参数设置下的响应，并基于预测结果选择下一个优化点。

   [x_new, y_new] = predict(model, new_x);

3. **迭代优化**：不断调整参数并更新响应模型，直到达到预设的停止条件（如最大迭代次数、收敛精度等）。

   options = optimoptions(@surrogateopt, 'MaxIterations', 50); % 设置选项
   [x_optimal, f_optimal] = surrogateopt(x0, objective_function, 'Model', model, options);