VarSize=[1 nVar]
时间: 2023-10-05 14:08:22 浏览: 148
这个表达式 `VarSize=[1 nVar]` 是一种MATLAB语法,它定义了一个名为 `VarSize` 的变量,它是一个包含两个元素的行向量。
其中,第一个元素是1,表示这个向量只有一行。
第二个元素是 `nVar`,表示这个向量的列数由变量 `nVar` 的值决定。这种表示方式通常用于定义矩阵或向量的大小和维度。
相关问题
model = CreateModel1(); %creates the model of the problem nVar = model.nVar; %indicates number of decision variables VarSize = [1 nVar] %size of the decision variable matrix CostFunction = @(q) MyCost(q,model); %cost function
根据你提供的代码,我可以看到以下几个步骤:
1. 调用 `CreateModel1()` 函数来创建问题的模型。由于我无法查看函数的具体实现,所以无法提供关于模型创建的详细信息。
2. 使用 `model.nVar` 获取决策变量的数量,并将其赋值给变量 `nVar`。
3. 创建一个大小为 `[1 nVar]` 的 `VarSize` 矩阵,作为决策变量矩阵的大小。
4. 使用匿名函数 `@(q) MyCost(q,model)` 定义代价函数,其中 `q` 是决策变量向量。请注意,代价函数 `MyCost(q,model)` 需要根据具体问题进行实现。这个函数将在优化过程中被调用,计算给定决策变量向量 `q` 的成本值。
以上是根据你提供的代码所能理解到的内容。如果你有更多的问题或需要进一步的解释,请随时提问。
%% Problem Definition %CostFunction=@(x) myfun(x); % Cost Function nVar=24; % 时间段 VarSize=[1 nVar]; % Size of Decision Variables Matrix VarMin= 2451.5.*ones(1,24); % 水位下界 %这里为了产生初始解做了相关调整 VarMax= 2455.*ones(1,24); % 水位上界 % Number of Objective Functions % nObj=numel(CostFunction(unifrnd(VarMin,VarMax,VarSize))); nObj = 2;
这段代码是一个多目标优化问题的定义代码。具体解释如下:
- CostFunction:代价函数,即需要最小化的目标函数。在这里,使用了一个名为myfun的函数作为代价函数。
- nVar:决策变量的数量,在这里表示时间段的数量。
- VarSize:决策变量矩阵的大小,在这里表示一个包含nVar个元素的向量。
- VarMin:每个决策变量的下界,表示决策变量可以取到的最小值。
- VarMax:每个决策变量的上界,表示决策变量可以取到的最大值。
- nObj:目标函数的数量,即需要优化的目标函数的个数。在这里,因为有两个目标函数,所以nObj的值为2。