编写一段简单的随机搜索函数的matlab代码

以下是一个简单的随机搜索函数的 Matlab 代码：

function [opt_x, opt_val] = random_search(f, lb, ub, num_iter)
% Random search algorithm for minimizing a function f
% f: function handle
% lb: lower bounds for variables
% ub: upper bounds for variables
% num_iter: number of iterations

opt_val = inf;
n = length(lb);
for i = 1:num_iter
    x = lb + rand(1, n) .* (ub - lb); % generate random point within bounds
    val = f(x); % evaluate function
    if val < opt_val % update optimal solution
        opt_x = x;
        opt_val = val;
    end
end
end

其中，`f` 是一个函数句柄，`lb` 和 `ub` 分别是变量的下界和上界，`num_iter` 是搜索的迭代次数。该函数将在 `lb` 和 `ub` 定义的超立方体中随机生成 `num_iter` 个点，并在每个点上计算函数值。最终返回找到的最优解 `opt_x` 和最优值 `opt_val`。

相关问题

编写一段简单的随机搜索的matlab代码

以下是一个简单的随机搜索的Matlab代码示例：

% 定义搜索范围
lb = [-5 -5]; % 搜索范围下限
ub = [5 5]; % 搜索范围上限

% 定义参数
n = 2; % 参数个数
max_iter = 100; % 最大迭代次数

% 初始化
best_solution = []; % 最优解
best_fitness = inf; % 最优适应度

% 开始搜索
for i = 1:max_iter
    % 随机生成一个解
    x = lb + rand(1, n) .* (ub - lb);
    
    % 计算适应度
    fitness = 100 * (x(2) - x(1)^2)^2 + (1 - x(1))^2;
    
    % 如果适应度更优，则更新最优解和最优适应度
    if fitness < best_fitness
        best_solution = x;
        best_fitness = fitness;
    end
end

% 输出结果
disp(['最优解: ', num2str(best_solution)]);
disp(['最优适应度: ', num2str(best_fitness)]);

这段代码使用随机搜索算法来寻找一个二元函数的最优解。在每次迭代中，随机生成一个解，计算其适应度，如果适应度更优，则更新最优解和最优适应度。最终输出最优解和最优适应度。

编写一段简单的7变量的随机搜索函数的matlab代码

以下是一个简单的随机搜索函数的 Matlab 代码，针对有 7 个变量的情况：

function [opt_x, opt_val] = random_search(f, lb, ub, num_iter)
% Random search algorithm for minimizing a function f with 7 variables
% f: function handle
% lb: lower bounds for variables
% ub: upper bounds for variables
% num_iter: number of iterations

opt_val = inf;
n = length(lb);
X = zeros(num_iter, n);
for i = 1:num_iter
    x = lb + rand(1, n) .* (ub - lb); % generate random point within bounds
    X(i,:) = x; % store all evaluated points
    val = f(x); % evaluate function
    if val < opt_val % update optimal solution
        opt_x = x;
        opt_val = val;
    end
end
scatter3(X(:,1), X(:,2), X(:,3), 'filled'); % plot evaluated points
xlabel('x1')
ylabel('x2')
zlabel('x3')
end

其中，`f` 是一个函数句柄，`lb` 和 `ub` 分别是变量的下界和上界，`num_iter` 是搜索的迭代次数。该函数将在 `lb` 和 `ub` 定义的超立方体中随机生成 `num_iter` 个点，并在每个点上计算函数值。最终返回找到的最优解 `opt_x` 和最优值 `opt_val`。函数还会将所有评估过的点的三个变量绘制在三维图中。如果您需要评估其他变量，则可以相应地更改 `X` 矩阵的大小。