matlab代码完成优化模型的灵敏度分析

在MATLAB中，可以使用Sensitivity Toolbox对优化模型的灵敏度进行分析。这通常涉及到计算模型中决策变量对目标函数值的影响程度。以下是基本步骤：

1. **设置优化问题**：
首先，你需要有一个已定义好的优化问题，可能是线性规划、非线性规划、整数规划等。例如，假设我们有如下的数学程序：

   % 定义目标函数和约束条件
   f = @(x) -sum(x); % 或者具体的函数表达式
   Aeq = []; Beq = [];
   Ain = []; bin = [];
   lb = [0; 0]; ub = Inf*[1; 1]; % 界限
   x0 = ones(2, 1);

2. **创建敏感性分析对象**：
使用`fmincon`或`solver`函数求解优化问题后，你可以使用`SensitivityProblem`构造函数创建敏感性分析的对象：

   [sol, fval] = fmincon(f, x0, Aeq, Beq, Ain, bin, lb, ub);
   sp = createSensitivityProblem('fmincon', sol, fval);

3. **计算灵敏度矩阵**：
使用`computeSensitivities`函数计算偏导数或全阶敏感性矩阵：

   S = computeSensitivities(sp);

4. **解读结果**：
`S`是一个矩阵，其行表示决策变量，列表示目标函数或某个特定的目标函数分量。每个元素表示对应的灵敏度系数。正值表示增加决策变量会导致目标函数增加，负值则相反。