给出MATLAB实现Morris方法的代码，有目标函数

在MATLAB中，Morris方法是一种基于全局敏感度分析的技术，用于估计模型输入变量对输出的影响程度。以下是一个简单的Morris方法实现示例，假设我们有一个目标函数`f(x)`，其中`x`是模型输入向量：

% 假设你的目标函数
function f = myObjectiveFunction(x)
    % 这里填写你的实际函数定义
    % ... (例如，一个简单的线性函数)
end

% Morris参数
nRuns = 100; % 总运行次数
nVariables = length(x); % 输入变量的数量
sigma = sqrt(6 / nVariables); % Morris参数，通常取固定值

% 初始化结果矩阵
delta = zeros(nVariables, 1);
mu = zeros(nVariables, 1);

% Morris循环
for run = 1:nRuns
    % 生成扰动向量
    perturbedX = x + sigma * randn(nVariables, 1);
    
    % 计算目标函数在扰动下的值
    y Perturbed = f(perturbedX);
    
    % 更新总效应和平均值
    delta += abs(y - f(x)) / sqrt(nRuns);
    mu += perturbedX;
end

% 计算效应和标准误差
delta = delta ./ sqrt(nRuns);
mu = mu ./ nRuns;

% 结果输出
[delta, mu, se] = morrisDelta(mu, delta, sigma, nRuns); % 自定义的计算效应和SE的函数

在这个例子中，你需要自定义`myObjectiveFunction`函数，并可能需要编写一个辅助函数`morrisDelta`来计算效应和标准误差。注意，这只是一个基本框架，实际应用中你可能还需要处理边界条件、数据预处理等。