% 导入数据 data = xlsread('数据.xlsx'); x = data(:, 2); y = data(:, 3); % 定义目标函数 dist = @(x0, y0) sum(min(sqrt((x - x0).^2 + (y - y0).^2))); obj = @(x) dist(x(1), x(2)) + dist(x(3), x(4)) + dist(x(5), x(6)); % 定义约束条件 nonlcon = @(x) [ x(1) >= 0, x(1) <= 10000, x(2) >= 0, x(2) <= 10000, ... x(3) >= 0, x(3) <= 10000, x(4) >= 0, x(4) <= 10000, ... x(5) >= 0, x(5) <= 10000, x(6) >= 0, x(6) <= 10000, ... dist(x(1), x(2)) + dist(x(3), x(4)) + dist(x(5), x(6)) <= 3 * sum(sqrt(x.^2 + y.^2))]; % 定义初始点 x0 = [20, 20, 50, 50, 80, 80]; % 求解优化问题 [xopt, fopt] = fmincon(obj, x0, [], [], [], [], [], [], nonlcon); disp('Optimal solution:'); disp(xopt); disp('Minimum distance:'); disp(fopt);

这段代码使用了 MATLAB 中的 fmincon 函数来求解一个多目标优化问题。目标函数是一个求距离之和的函数，约束条件是控制变量的取值范围和距离的限制。

具体来说，该问题要求确定三个点在二维平面上的位置，使得这三个点到数据集中所有点的距离之和最小，并且三个点之间的距离不能太大。

参数 x0 是初始点，即每个点的初始位置。通过 fmincon 函数求解该问题，返回最优解 xopt 和最小距离 fopt。

相关问题

%% 数据读入 data = xlsread('data.xlsx'); n = size(data, 1); % 工件数 m = size(data, 2) - 1; % 机器数 p = data(:, 1); % 工件加工时间 M = data(:, 2:end); % 工件在每台机器上的加工时间中data.xlsx文件是什么

`data.xlsx` 文件是存储流水车间调度问题数据的 Excel 文件，其中第一列为每个工件的加工时间，第二列到最后一列则为每个工件在每台机器上的加工时间。文件中每行表示一个工件，每列表示一台机器，因此文件大小为 $n \times (m+1)$。在代码中，我们通过 `xlsread` 函数读取了这个 Excel 文件并将数据存储在了 `p` 和 `M` 两个变量中。

% PM2.5预测模型程序% 数据读取data = xlsread('data.xlsx');X = data(:, 1:6); % 前六列为气象数据特征y = data(:, 7); % 最后一列为PM2.5值% 数据预处理X = normalize(X); % 数据标准化处理y = log(y); % 对PM2.5值进行对数变换% 特征工程X = [X, X.^2]; % 加入二次项特征% 模型选择与训练model = fitrsvm(X, y, 'KernelFunction', 'rbf', 'KernelScale', 'auto', 'BoxConstraint', 1, 'Epsilon', 0.1); % 使用SVR算法进行模型训练% 模型评估y_pred = exp(predict(model, X)); % 对预测值进行指数变换rmse = sqrt(mean((y_pred - y).^2)); % 计算均方根误差% 模型应用new_data = [23, 20, 1013, 63, 2, 0.2]; % 输入新的气象数据new_data = normalize(new_data); % 数据标准化处理new_data = [new_data, new_data.^2]; % 加入二次项特征new_pm25 = exp(predict(model, new_data)); % 预测新的PM2.5值

这段代码实现了一个PM2.5预测模型，包括数据读取、数据预处理、特征工程、模型选择与训练、模型评估和模型应用。具体来说，该模型使用了SVR算法进行训练，并使用均方根误差来评估模型的预测能力。

在这段代码中，数据读取使用了MATLAB内置函数`xlsread`，可以读取Excel文件中的数据。接下来，对气象数据特征进行了标准化处理和对PM2.5值进行了对数变换，以便更好地适应模型。然后，加入了二次项特征以提高模型的复杂度和预测能力。在模型选择与训练中，使用了`fitrsvm`函数进行训练，其中`KernelFunction`参数指定了核函数的类型，`KernelScale`参数指定了核函数的缩放因子，`BoxConstraint`参数指定了模型的容错因子，`Epsilon`参数指定了模型的边界容错因子。在模型评估中，使用了均方根误差来评估模型在训练集上的预测能力。最后，在模型应用中，给出了一个新的气象数据，进行了标准化处理和二次项特征加入，并使用训练好的模型进行了PM2.5值的预测。