R语言实现Morris敏感性分析的代码

下面是使用R语言实现Morris敏感性分析的代码示例：

morris_analysis <- function(model, input_range, N, k, seed) {
  # model: 模型函数句柄，输入为参数向量，输出为输出结果
  # input_range: 参数范围，每一列表示一个参数的最小值和最大值
  # N: 采样点数
  # k: 步长
  # seed: 随机数种子

  # 初始化参数
  d <- ncol(input_range)
  p <- nrow(input_range)
  X <- matrix(0, nrow = N, ncol = d)
  Y <- numeric(N)
  mu_star <- numeric(d)
  mu <- numeric(d)
  sigma <- numeric(d)

  # 生成样本点
  set.seed(seed)
  for (i in 1:d) {
    X[, i] <- runif(N, input_range[i, 1], input_range[i, 2])
  }

  # 计算敏感性指标
  for (i in 1:N) {
    x <- X[i, ]
    y <- model(x)
    Y[i] <- y
    for (j in 1:d) {
      x_star <- x
      x_star[j] <- x[j] + k
      y_star <- model(x_star)
      mu_star[j] <- mu_star[j] + abs(y_star - y)
    }
  }

  mu_star <- mu_star / N / k
  mu <- apply(X, 2, mean)
  sigma <- apply(X, 2, sd)

  # 可视化敏感性指标
  barplot(mu_star, xlab = 'Parameter Index', ylab = 'mu*', main = 'Morris Sensitivity Analysis')
}

以上代码实现了Morris敏感性参数分析的计算过程，并将敏感性指标可视化展示。使用时，只需将模型函数句柄、参数范围、采样点数、步长和随机数种子作为输入参数传入即可。