clc;clear; n = 50; for i=1:n global m; m = randsrc()*randi([0,20]); b0=2.0000+0.01*m; wc=4.50625+0.01*m; wo=18.025+0.01*m; sim('ADRC2') plot(t,y1,'b'); hold on name = ['y_back',int2str(i)] ; xlswrite(name,y1); [settlingtime,pos]=zhibiao1(t,y1); [settlingtime1,attenuation]=zhibiao2(t,y1); S(i)=settlingtime; P(i)=pos; P1(i)=attenuation; end

时间: 2023-12-05 20:06:15 浏览: 29
这段代码是 MATLAB 代码,它的作用是运行模拟仿真并记录仿真结果。具体来说,它使用了一个名为 ADRC2 的模型进行仿真,并将仿真结果保存到了 Excel 文件中。同时,它还计算了仿真结果的一些指标,如调节时间(settling time)和超调量(attenuation),并将它们存储到了 S、P 和 P1 这三个数组中。
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利用for循环实现1+0.5+1+1.5+2+2.5+…+10,并记录每次求和后的数值,请指出代码错误并改正。 clc clear n=10; sum=0; for i=1:0.5:n a(i)=sum+i end

根据题意,应该是要让循环变量 i 从 1 开始每次增加 0.5,直到小于等于 10。同时在每次循环中,累加器 sum 的值应该增加 i 的值,并将 sum 的值记录在数组 a 中。以下是修改后的代码: ``` clc clear n = 10; sum = 0; for i = 1:0.5:n sum = sum + i; a(i*2) = sum; end ``` 注意到数组下标应该是整数,因此需要将 i 乘以 2。另外,由于第一个循环中的 i 取值为 1,因此 a(2) 应该记录这个值。如果要记录每一次循环中的 sum 值,可以将 a 改为一个行向量,然后使用拼接操作符将每次的 sum 值添加到 a 后面: ``` clc clear n = 10; sum = 0; a = []; for i = 1:0.5:n sum = sum + i; a = [a, sum]; end ```

利用for循环实现1+1.5+2+2.5+…+10,并记录每次求和后的数值,请指出代码错误并改正。 clc clear n=10; sum=0; for i=1:0.5:n a(i)=sum+i end

代码中的错误有两个: 1. 在 for 循环中,步长不能为小数,应该改为步长为 1。 2. 在循环体中,应该先将当前位置的数值赋给 a(i),再计算 sum 的值。 改正后的代码如下: ```matlab clc clear n = 10; sum = 0; for i = 1:2:n a(i) = sum + i; sum = a(i); end ``` 这段代码可以实现每次加上 0.5 的数列求和,并且记录每次求和后的数值。

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%初始格式化 clear all; clc; format long; %给定初始化条件 c1=1.4962; %学习因子1 c2=1.4962; %学习因子2 w=7298; %惯性权重 MaxDT=1000; %最大迭代次数 D=10; %搜索空间维数(未知数个数) N=40; %初始化群体个体数目 eps=10^(-6); %设置精度(在已知最小值时候用) function fitness =x^5-x^3+x^2-20 end % 初始化种群的个体(可以在这里限定位置和速度的范围) for i=1:N for j=1:D x(i,j)=randn; %随机初始化位置 v(i,j)=randn; %随机初始化速度 end end % 先计算各粒子的适应度,并初始化Pi和Pg for i=1:N p(i)=fitness(x(i,:),D); y(i,:)=x(i,:); end pg=x(1,:); %pg为全局最优 for i=2:N if fitness(x(i,:),D)<fitness(pg,D) pg=x(i,:); end end % 进入主要循环,按照公式一次迭代,直到精度满足要求 for t=1:MaxDT for i=1:N v(i,:)=w*v(i,:)+c1*rand*(y(i,:)-x(i,:))+c2*rand*(pg-x(i,:)); %实现速度的更新 x(i,:)=x(i,:)+v(i,:); %实现位置的更新 if fitness(x(i,:),D)<p(i) %判断当此时的位置是否为最优的情况,当不满足时继续更新 p(i)=fitness(x(i,:),D); y(i,:)=x(i,:); end if p(i)<fitness(pg,D) pg=y(i,:); end end Pbest(t)=fitness(pg,D); end % 最后从所得到的结果中取出最优解 disp('**********************************************') disp('函数的全局最优位置为:') Solution=pg' disp('最后得到的优化极值为:') Result=fitness(pg,D) disp('**********************************************') % 算法结束 DreamSun GL&HF,适应度函数源程序(fitness.m) function result=fitness(x,D) sum=0 for i=1:D sum=sum+x(i)^2; end result=sum; matlab中这个代码运行不了是怎么回事,帮我改成能运行的

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