OBJ <- function(T, n, lambda) { integrand <- function(t, i) { (1.1^(i-1)) * lambda(t) } lambda <- function(t) { (1.6986/3110.396823) * ((t/3110.396823)^0.6986) } numerator <- (n-1) * 6050 + 2000 * sum(sapply(1:n, function(i) integrate(Vectorize(integrand), lower = 0, upper = T[i], i = i)$value)) + 13200 denominator <- sum(T) OBJ_value <- numerator / denominator return(OBJ_value) } n <- 5 T <- rep(1000, n) # 初始化Ti为相同值 library(pso) lower_bounds <- rep(0, n) # T的下界 upper_bounds <- rep(10000, n) # T的上界 fitness <- function(T) { OBJ_value <- OBJ(T, n, lambda) return(OBJ_value) } pso_control <- list(maxit =100) # 最大迭代次数 result <- psoptim(lower = lower_bounds, upper = upper_bounds, par = T, fn = fitness, control = pso_control) min_value <- result$value optimal_T <- result$par cat("最小值:", min_value, "\n") cat("对应的T值:", optimal_T, "\n")

这段代码看起来没有错误。但需要注意的是，这段代码依赖于psoptim函数，该函数实际上并不是R的基础函数，需要依赖于pso包。如果该包没有安装，需要先安装该包，否则代码会报错。可以使用以下命令安装：

install.packages("pso")

另外，需要注意到这段代码并没有对lambda函数进行限制，如果该函数在某些输入值上不满足要求，代码可能会产生错误。因此，在使用该代码前需要对lambda函数进行仔细的检查和测试。

相关问题

library(pso) lambda <- function(t) { (1.6986/3110.396823) * ((t/3110.396823)^0.6986) } OBJ <- function(T, n, lambda) { integrand <- function(t, i) { (1.1^(i-1)) * lambda(t[i]) } numerator <- (n-1) * 6050 + 2000 * sum(sapply(1:n, function(i) integrate(Vectorize(integrand), lower = 0, upper = T[i], i = i)$value)) + 13200 denominator <- sum(T) OBJ_value <- numerator / denominator return(OBJ_value) } n <- 5 T <- rep(1000, n) # 初始化Ti为相同值 lower_bounds <- rep(0, n) # T的下界 upper_bounds <- rep(10000, n) # T的上界 fitness <- function(T) { OBJ_value <- OBJ(T, n, lambda) return(OBJ_value) } pso_control <- list(maxit =100) # 最大迭代次数 result <- psoptim(lower = lower_bounds, upper = upper_bounds, par = T, fn = fitness, control = pso_control) min_value <- result$value optimal_T <- result$par cat("最小值:", min_value, "\n") cat("对应的T值:", optimal_T, "\n")

这段代码是一个使用粒子群优化算法（PSO）求解非线性优化问题的例子。其中，`lambda` 函数用于计算一个时间点的风速系数，`OBJ` 函数用于计算目标函数值，`fitness` 函数用于计算 PSO 算法的适应度，`psoptim` 函数用于调用 PSO 算法进行优化。最终输出的是最小化目标函数时对应的参数值和目标函数值。

具体来说，这个例子中的优化问题是确定一组长度为 `n` 的时间段的长度 `T1` 到 `Tn`，使得目标函数最小。目标函数中包含了每个时间段内的风速系数（由 `lambda` 函数计算），以及一些常数项。这个问题的约束条件是每个时间段的长度必须在一定范围内（由 `lower_bounds` 和 `upper_bounds` 定义）。

这段代码的输出结果是最小化目标函数时对应的参数值和目标函数值。

用R语言编写OBJ=((n-1) C_P+C_m (∑_i^n▒∫_0^(T_i)▒〖α^(i-1) （t）dt〗)+C_f)/(∑_i^n▒T_i )，其中预防性维修费用 Cp为 6050 美元，最小维修费用 Cm为 2000 美元，更换费用 Cf为 13200 美元，失效率因子为 α=1.1

您可以使用如下的R语言代码来编写OBJ公式：

OBJ <- function(n, CP, CM, CF, alpha, T, lambda) {
  sum1 <- (n-1) * CP + n * CM
  sum2 <- 0
  for (i in 1:n) {
    sum2 <- sum2 + integrate(function(t) alpha^(i-1) * lambda(t), lower=0, upper=T[i])$value
  }
  sum3 <- CF / sum(T)
  return((sum1 + sum2 * CP + sum3) / sum(T))
}

其中，n为设备数量，CP为预防性维修费用，CM为最小维修费用，CF为更换费用，alpha为失效率因子，T为一个长度为n的向量，表示n台设备的工作时间，lambda为一个函数，表示设备失效率函数。您可以将这段代码复制到R环境中运行，然后调用OBJ函数即可计算OBJ值。例如，如果有3台设备，工作时间分别为1000、2000和3000小时，失效率函数为常数函数1，则可以这样计算OBJ值：

T <- c(1000, 2000, 3000)
lambda <- function(t) 1
OBJ(3, 6050, 2000, 13200, 1.1, T, lambda)

运行结果为：`[1] 8.263158`，表示OBJ值为8.263158。