敏感度分析matlab源代码

敏感度分析是一种在数学建模和优化过程中，评估模型输出对输入变量变化的敏感性的技术。在MATLAB中，你可以使用一些工具箱如Optimization Toolbox或Global Optimization Toolbox来进行这种类型的分析。

如果你想要查看具体的MATLAB敏感度分析源代码，通常会涉及到`fmincon`、`lsqnonlin`等函数的内部实现，这通常是库文件的一部分，不是用户可以直接访问的公开代码。但是，可以参考以下基本步骤：

1. 使用`fzero`或`fsolve`求解优化问题时，可以利用`fminunc`的`DerivativeOptions`结构来指定目标函数的雅克比矩阵（Jacobian），用于计算梯度，这是敏感度分析的基础。

options = optimoptions(@fminunc, 'Algorithm', 'quasi-newton', 'DerivativeCheck', 'on');

2. 对于全局优化，可以使用`globaloptim`函数并设置`ObjectiveGradient`选项。

options = optimoptions(@fgoalattain, 'ObjectiveGradient', @mygradfun);

3. 如果你想要自定义更复杂的敏感度分析，可以编写用户自定义函数（如有限差分法或基于梯度的算法）来计算导数。

相关问题

灵敏度分析matlab源代码

灵敏度分析matlab源代码如下：

function \[x,z,flg,sgma\]=simplexfun(A,A1,b,c,m,n,n1,cb,xx)
% A,b are the matric in Ax=b
% c is the matrix in max z=cx
% A1 is the matric in simplex table
% m is the numbers of row in A and n is the con number in A
% n1 is the nubers of artificial variables,and artificial variables are default as the last
% n1 variables in x.
% cb is the worth coefficient matrix for basic variables
% xx is the index matrix for basic variables
% B1 is the invers matrix for the basic matrix in simplex table.The initial
% matrix is default as the last m con in the matrix A.

x=zeros(n,1);
z=0;
B1=A1(:,n-m+1:n);
sgma1=c-(cb*B1)*A;
\[masg,kk\]=max(sgma1);
k=kk(1);
flg=0;
ll=0;

while (masg>0)&&(ll<20)
    ll=ll+1;
    thita=1000+zeros(m,1);
    for i=1:m
        if A1(i,k)>0
            thita(i)=A1(i,k)\b(i);
        end
    end
    \[r8,c8\]=find(thita>999);
    if sum(c8)<m
        flg=1;
        break;
    end
    \[thita0,k0\]=min(thita);
    x0=A1(k0,:)';
    xx(k0)=k;
    cb(k)=c(k);
    B1(k0,:)=x0';
    sgma1=c-(cb*B1)*A;
    \[masg,kk\]=max(sgma1);
    k=kk(1);
end

if flg==0
    x(xx)=B1*b;
    z=cb*x;
end

这段代码是一个用于灵敏度分析的单纯形法程序。它可以根据给定的线性规划问题的系数矩阵A、约束条件矩阵b、目标函数系数矩阵c等参数，通过单纯形法求解最优解，并计算出灵敏度分析的结果。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [使用matlab进行灵敏性分析（附源代码）](https://blog.csdn.net/qq_45803923/article/details/117091363)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [灵敏性分析源代码](https://blog.csdn.net/qq_45803923/article/details/122398988)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [matlab灵敏度分析绘图——道路最大通行能力](https://blog.csdn.net/qq_58539881/article/details/120859416)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

敏感度分析方法matlab 代码

你可以使用以下方法对敏感度进行分析，这是一个MATLAB代码示例：

% 设定参数
x0 = [1, 1]; % 初始参数值
delta = 0.01; % 参数变化的步长

% 计算目标函数值
y0 = objective(x0);

% 计算参数的一阶导数（梯度）
grad = zeros(size(x0));
for i = 1:length(x0)
    x_plus = x0;
    x_minus = x0;
    x_plus(i) = x_plus(i) + delta;
    x_minus(i) = x_minus(i) - delta;
    
    grad(i) = (objective(x_plus) - objective(x_minus)) / (2 * delta);
end

% 计算敏感度
sensitivity = abs(grad) / abs(y0);

% 打印结果
disp('参数敏感度：');
disp(sensitivity);

在上面的代码中，`x0` 是初始参数向量，`delta` 是参数变化的步长。`objective` 函数是你要进行敏感度分析的目标函数。代码将计算目标函数在给定参数下的函数值 `y0`，然后通过计算参数的一阶导数（梯度）来得到各个参数的敏感度 `sensitivity`。最后，将结果打印出来。

请注意，这只是一个简单的示例代码，你需要根据具体的目标函数进行相应的修改和扩展。