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")

这段代码实现了一个使用粒子群算法（PSO）来求解一个优化问题的过程。具体来说，这个优化问题是求解一个函数 OBJ(T, n, lambda) 的最小值，其中 T 是一个长度为 n 的向量，表示 n 个变量的取值，lambda 是一个函数，其输入为一个数值，输出为一个数值。在这个函数中，先定义了一个函数 integrand，用来计算一个积分的值。然后定义了另一个函数 lambda，用来计算一个数值。接下来，根据 T 的取值计算了 numerator 和 denominator 两个数值，并用它们计算了 OBJ_value。最后，定义了一个适应度函数 fitness，以及一些 PSO 算法所需的参数，并调用了 psoptim 函数来进行求解。

相关问题

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")

这段代码存在一个问题，即在 `fitness` 函数中调用了 `lambda` 函数，但是这个函数的定义在 `OBJ` 函数之后。可以将 `lambda` 函数的定义放在 `OBJ` 函数之前，或者将 `lambda` 函数的定义移到全局环境中。另外，需要注意的是，`lambda` 函数的参数 `t` 是一个向量，而 `integrand` 函数中却以 `t` 为标量来调用 `lambda` 函数，这可能导致结果不正确。可以将 `integrand` 函数改为 `integrand <- function(t, i) { (1.1^(i-1)) * lambda(t[i]) }`。修改后的代码如下：

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")

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。