保存代理模型·进行寻优matlab代码

保存代理模型并进行寻优的MATLAB代码通常涉及几个步骤：首先，需要选择或创建一个代理模型（比如响应面模型、Kriging模型、高斯过程模型等），然后使用这个代理模型进行参数空间的寻优过程。以下是一个简单的示例代码流程：

1. 初始化代理模型
2. 选择初始样本点并评估目标函数值
3. 训练代理模型
4. 使用优化算法进行寻优
5. 保存代理模型以便后续使用

这里提供一个简化的MATLAB代码框架：

% 假设有一个目标函数fun，我们将使用代理模型和优化算法对其进行优化
% 初始化代理模型，这里以Kriging模型为例
model = fitrgp(X_train, y_train); % X_train是训练样本点，y_train是对应的目标函数值

% 定义优化目标函数
optimFun = @(x) -predict(model, x);

% 选择优化算法和选项
options = optimoptions('fmincon', 'Display', 'iter', 'Algorithm', 'sqp');
x0 = rand(1, problem_size); % 初始猜测解

% 进行寻优
[x_optim, fval] = fmincon(optimFun, x0, [], [], [], [], lb, ub, [], options);

% 保存代理模型
save('proxy_model.mat', 'model');

% 注意：这里省略了模型训练和验证的代码，实际使用时应该包含这些步骤
% 以上代码仅作为示例框架，请根据具体问题调整

在实际应用中，需要根据具体的目标函数和约束条件进行相应的调整。同时，代理模型的选择和训练、优化算法的配置以及结果的保存都需要根据实际情况来定。