beta = 0.95; % 贴现因子 tmax = 1000; % 最大迭代次数 tol = 1e-6; % 收敛阈值 kmin = 0.1; % 最小资本 kmax = 5; % 最大资本 kgap= 0.01 cmin = 0.05; % 最小消费 y = zeros(tmax+1,(kmax-kmin)/kgap+1); % t期y值 V = zeros(tmax+1,kmax-kmin+1); % t期家庭终生效用贴现值 V_new = zeros(tmax+1,kmax-kmin+1); % t+1期家庭终生效用贴现值 % 初始化y和V for k = kmin:kmax if k >= 8.6 y(1,k-kmin+1) = k^0.5; else y(1,k-kmin+1) = k^0.3; end c = (k + y(1,k-kmin+1))/2; % 设定c(t)介于0.05至K(t)之间 V(1,k-kmin+1) = log(c) + log(k); V_new(1,k-kmin+1) = 0; end % 迭代求解 for t = 1:tmax % 更新V_new for k = kmin:kmax c = (k + y(t,k-kmin+1))/2; % 设定c(t)介于0.05至K(t)之间 V_new(t+1,k-kmin+1) = -Inf; for kp = kmin:kmax if kp >= 8.6 yp = kp^0.5; else yp = kp^0.3; end c_p = (kp + yp)/2; % 设定c(t+1)介于0.05至K(t+1)之间 if c_p <= kp % c(t+1)<=K(t+1) V_temp = log(c) + log(k) + beta*interp1(kmin:kmax,V(t,kmin:kmax-kmin+1),kp,'linear','extrap'); if V_temp > V_new(t+1,k-kmin+1) V_new(t+1,k-kmin+1) = V_temp; y(t+1,k-kmin+1) = yp; end end end end % 判断是否收敛 if max(abs(V_new(t+1,:)-V(t,:))) < tol break; end % 更新V V(t+1,:) = V_new(t+1,:); end % 绘制图像 k = kmin:kmax; plot(k,V(t+1,:)); xlabel('Capital'); ylabel('Value'); title('Value Function');运行有误,修改成正确的代码

时间: 2024-04-26 13:21:22 浏览: 19
您提供的代码有一些问题。以下是修改后的代码: ```matlab beta = 0.95; % 贴现因子 tmax = 1000; % 最大迭代次数 tol = 1e-6; % 收敛阈值 kmin = 0.1; % 最小资本 kmax = 5; % 最大资本 kgap = 0.01; cmin = 0.05; % 最小消费 y = zeros(tmax+1, (kmax-kmin)/kgap+1); % t期y值 V = zeros(tmax+1, kmax-kmin+1); % t期家庭终生效用贴现值 V_new = zeros(tmax+1, kmax-kmin+1); % t+1期家庭终生效用贴现值 % 初始化y和V for k = kmin:kgap:kmax if k >= 8.6 y(1, round((k-kmin)/kgap)+1) = k^0.5; else y(1, round((k-kmin)/kgap)+1) = k^0.3; end c = (k + y(1, round((k-kmin)/kgap)+1))/2; % 设定c(t)介于0.05至K(t)之间 V(1, round((k-kmin)/kgap)+1) = log(c) + log(k); V_new(1, round((k-kmin)/kgap)+1) = 0; end % 迭代求解 for t = 1:tmax % 更新V_new for k = kmin:kgap:kmax c = (k + y(t, round((k-kmin)/kgap)+1))/2; % 设定c(t)介于0.05至K(t)之间 V_new(t+1, round((k-kmin)/kgap)+1) = -Inf; for kp = kmin:kgap:kmax if kp >= 8.6 yp = kp^0.5; else yp = kp^0.3; end c_p = (kp + yp)/2; % 设定c(t+1)介于0.05至K(t+1)之间 if c_p <= kp % c(t+1)<=K(t+1) V_temp = log(c) + log(k) + beta*interp1(kmin:kgap:kmax, V(t, :), kp, 'linear', 'extrap'); if V_temp > V_new(t+1, round((k-kmin)/kgap)+1) V_new(t+1, round((k-kmin)/kgap)+1) = V_temp; y(t+1, round((k-kmin)/kgap)+1) = yp; end end end end % 判断是否收敛 if max(abs(V_new(t+1,:)-V(t,:))) < tol break; end % 更新V V(t+1,:) = V_new(t+1,:); end % 绘制图像 k = kmin:kgap:kmax; plot(k, V(t+1,:)); xlabel('Capital'); ylabel('Value'); title('Value Function'); ``` 主要修改如下: 1. 在初始化 y 和 V 时,需要使用 round 函数将计算出来的索引四舍五入为整数。 2. 在迭代求解时,循环变量 k 和 kp 需要按照 kgap 步长递增。 3. 在更新 V_new 时,需要使用 round 函数将计算出来的索引四舍五入为整数。 4. 在绘制图像时,变量 k 也需要按照 kgap 步长递增。 希望这个修改后的代码能够满足您的需求。

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代码解释:format long; close all; clear ; clc tic global B0 bh B1 B2 M N pd=8; %问题维度(决策变量的数量) N=100; % 群 (鲸鱼) 规模 readfile HPpos=chushihua; tmax=300; % 最大迭代次数 (tmax) Wzj=fdifference(HPpos); Convergence_curve = zeros(1,tmax); B = 0.1; for t=1:tmax for i=1:size(HPpos,1)%对每一个个体地多维度进行循环运算 % 更新位置和记忆 % j1=(HPpos(i,:)>=B1);j2=(HPpos(i,:)<=B2); % if (j1+j2)==16 % HPpos(i,:)=HPpos(i,:); %%%%有问题,原算法改正&改进算法映射规则 % else % %HPpos(i,:)=B0+bh.(ones(1,8)(-1)+rand(1,8)2);%产生范围内的随机数更新鲸鱼位置 % HPpos(i,:)=rand(1,8).(B2-B1)+B1; % end HPposFitness=Wzj(:,2M+1); end [~,indx] = min(HPposFitness); Target = HPpos(indx,:); % Target HPO TargetScore =HPposFitness(indx); % Convergence_curve(1)=TargetScore; % Convergence_curve(1)=TargetScore; %nfe = zeros(1,MaxIt); %end % for t=2:tmax c = 1 - t((0.98)/tmax); % Update C Parameter kbest=round(Nc); % Update kbest一种递减机制 % for i = 1:N r1=rand(1,pd)<c; r2=rand; r3=rand(1,pd); idx=(r1==0); z=r2.idx+r3.~idx; % r11=rand(1,dim)<c; % r22=rand; % r33=rand(1,dim); % idx=(r11==0); % z2=r22.idx+r33.~idx; if rand<B xi=mean(HPpos); dist = pdist2(xi,HPpos);%欧几里得距离 [~,idxsortdist]=sort(dist); SI=HPpos(idxsortdist(kbest),:);%距离位置平均值最大的搜索代理被视为猎物 HPpos(i,:) =HPpos(i,:)+0.5((2*(c)z.SI-HPpos(i,:))+(2(1-c)z.xi-HPpos(i,:))); else for j=1:pd rr=-1+2z(j); HPpos(i,j)= 2z(j)cos(2pirr)(Target(j)-HPpos(i,j))+Target(j); end end HPposFitness=Wzj(:,2M+1); % % Update Target if HPposFitness(i)<TargetScore Target = HPpos(i,:); TargetScore = HPposFitness(i); end Convergence_curve(t)=TargetScore; disp(['Iteration: ',num2str(t),' Best Fitness = ',num2str(TargetScore)]); end

% 定义常数和参数 dt = 0.1;% 时间步长 dx = 0.1;% 空间步长 L = 1;% 空间长度 最大温度 = 100;% 最大模拟时间 Nt = 最大/分;% 时间步数 Nx = L/dx;% 空间步数 RHO = 1;% 密度 C = 1;% 热容 λ = 1;% 热导率 L = 1;% 潜热 rho_l = 1;% 液体密度 rho_w = 1;% 水密度 D = 1;% 扩散系数 k = 1;% 热对流系数 % 初始化温度和液相温度 T = 零(Nx+1, Nt+1);T(:,1) = 0;% 初始温度为0 theta_l = 零(Nx+1, Nt+1);theta_l(:,1) = 0;% 初始液相温度为0 % 迭代求解 对于 n = 1:Nt % 求解温度方程 对于 i = 2:Nx T(i,n+1) = T(i,n) + dt/rho/C/dx^2 * lambda * (T(i+1,n) - 2 T(i,n) + T(i-1,n)) ... + dt L rho_l/rho/C * (theta_l(i,n+1) - theta_l(i,n)); 结束 % 求解液相温度方程 对于 i = 2:Nx theta_u = T(i,n);% 上层温度即为该位置温度 theta_z = T(i,n) - theta_l(i,n);% 上下层温度差 theta_l(i,n+1) = theta_l(i,n) + dt/rho_w/rho_l/dx^2 * D * (theta_l(i+1,n) - 2theta_l(i,n) + theta_l(i-1,n)) ... + 分rho_w * k * theta_z;结束 结束 % 绘制温度随时间和位置的变化 [x, t] = meshgrid(0:dx:L, 0:dt:Tmax);数字;冲浪(x, t, t');xlabel('位置');ylabel('时间');zlabel('温度');title('温度随时间和位置的变化');% 绘制液相温度随时间和位置的变化 数字;冲浪(x, t, theta_l');xlabel('位置');ylabel('时间');zlabel('液相温度');title('液相温度随时间和位置的变化');为以上代码添加并应用边界条件的代码

% 参数设置Cin = 1.1e6; % 室内空气等效热容Cwall = 1.86e8; % 墙体等效热容R1 = 1.2e-3; % 室内空气和墙体内侧的等效热阻R2 = 9.2e-3; % 墙体外侧和室外空气的等效热阻PN = 8e3; % 电采暖设备的额定功率Tin_init = 20; % 室内初始温度Tout_range = [0, -5, -10, -15, -20, -25]; % 室外温度变化范围dt = 60; % 时间步长% 控制器参数Kp = 100; % 比例系数Ki = 0.1; % 积分系数Kd = 10; % 微分系数Tset = 20; % 温度设定值Tmin = 18; % 温度下限Tmax = 22; % 温度上限u_min = 0; % 控制量下限u_max = PN; % 控制量上限% 初始化变量Tin = Tin_init * ones(24*60/dt, 1); % 室内温度Tout = Tout_range(randi(length(Tout_range), 24*60/dt, 1)); % 室外温度% 循环计算for k = 2:length(Tin) % 计算误差信号 e = Tset - Tin(k-1); % 计算控制量 u = Kp*e + Ki*dt*sum(e(1:k-1)) + Kd*(e(k-1)-e(k-2))/dt; % 限制控制量的范围 u = max(u_min, min(u_max, u)); % 计算电采暖设备的开关状态 S = u / PN; % 计算电采暖设备的制热功率 Pheat = S * PN; % 计算室内温度和墙体温度 Tin(k) = (Cin/R1 + Cwall/R2)*Tin(k-1) - (Cin/R1)*Tout(k-1) + (Pheat/R1)*dt + Tin(k-1); Twall(k) = (Cwall/R2)*Tin(k-1) - (Cwall/R2)*Tout(k-1) + (dt/(Cwall*R2))*Twall(k-1); % 限制室内温度的范围 Tin(k) = max(Tmin, min(Tmax, Tin(k)));end% 绘制室内温度和电采暖设备开关状态曲线t = (0:length(Tin)-1) * dt / 3600; % 时间轴,单位为小时figure;subplot(2,1,1);plot(t, Tin);xlabel('时间(h)');ylabel('温度(℃)');title('室内温度变化曲线');subplot(2,1,2);plot(t, S);xlabel('时间(h)');ylabel('开关状态');title('电采暖设备开关状态曲线');此段matlab代码中 u = Kp*e + Ki*dt*sum(e(1:k-1)) + Kd*(e(k-1)-e(k-2))/dt; 提示数组索引必须为正整数或逻辑值。正确修改后的代码

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