贝叶斯优化的matlab代码

贝叶斯优化是一种全局优化算法，它使用贝叶斯推断来构建一个概率模型，并利用这个模型来决定下一个最有可能改进目标函数值的点。这种优化方法特别适用于目标函数非常昂贵或者没有明确表达式的情况。在MATLAB中实现贝叶斯优化通常需要使用专门的工具箱或者自己编写算法。下面是一个简化的贝叶斯优化MATLAB代码示例：

function bayesOptimizationExample()
    % 定义目标函数（这里需要替换为你的目标函数）
    objective = @(x) (x(1)-1)^2 + (x(2)-2)^2; 

    % 定义搜索空间（这里需要根据实际情况定义）
    space = [-5, 5]; % 假设x1和x2的搜索空间都是[-5, 5]

    % 初始化观测数据
    observations = struct();
    observations.x = []; % 观测点
    observations.y = []; % 观测值

    % 进行贝叶斯优化
    for i = 1:10 % 假设我们执行10次迭代
        % 使用高斯过程回归模型对目标函数进行建模
        surrogateModel = fitrgp(observations.x, observations.y, 'KernelFunction', 'ardsquaredexponential');

        % 选择下一个点来评估
        nextPoint = nextPointToSample(surrogateModel, space);
        
        % 计算目标函数在新点的值
        nextPointValue = objective(nextPoint);

        % 更新观测数据集
        observations.x = [observations.x; nextPoint];
        observations.y = [observations.y; nextPointValue];
    end

    % 输出最终结果
    disp(observations);
end

function next = nextPointToSample(model, space)
    % 这里需要实现一个策略来选择下一个点，例如期望改进（EI）策略
    % 这里仅提供一个框架示意
    next = space; % 应替换为实际选择策略
end

请注意，上述代码是一个非常简化的框架，真正的贝叶斯优化实现会更加复杂，包括但不限于高斯过程模型的选择、参数调整、期望改进（Expected Improvement, EI）或概率上改进（Probability of Improvement, PI）的计算等。此外，MATLAB没有内建的贝叶斯优化函数，但可以使用`bayesopt`函数或第三方工具箱如MatlabGP等。