如何进行ranking和selecting

k = 5;
n0 = 5;
co = zeros(k,1); %设定每单订单成本
ch = zeros(k,1); %设定持有成本/单位/时间
cs = zeros(k,1); %设定短缺(“损失销售”)成本/单位
z=zeros(k,1);
syms q;
 
%设定参数的范围和步长
co_range = [5 15];
ch_range = [5 25];
cs_range = [10 30];
d_range = [500 900];
z_range = [0.4 0.067];
steps = 0.1;
yo=0.5;
range = 1/steps;
 
best_params = [0 0 0 0]; %记录最优的参数组合
min_cost = Inf; %记录最小的总成本
 
for i = 1:range
    co_value = co_range(1) + (co_range(2)-co_range(1))*steps*i;
    for j = 1:range
        ch_value = ch_range(1) + (ch_range(2)-ch_range(1))*steps*j;
        for m = 1:range
            cs_value = cs_range(1) + (cs_range(2)-cs_range(1))*steps*m;
            for n = 1:range
                d_value = d_range(1) + (d_range(2)-d_range(1))*steps*n;
                for o = 1:range
                    z_value = z_range(1) + (z_range(2)-z_range(1))*steps*o;
 
                    %根据参数计算总成本
                    X = co_value.*(1-exp(-z.*q./d_value));
                    Y = (ch_value.*q.^2)./(2.*d_value.*(1-exp(-z.*q./d_value)));
                    Z = cs_value.*(d_value.*(2.*exp(z.*yo-z.*q./d_value))-(z.^2.*yo.^2+2.*z.*yo+2).*exp(-z.*q./d_value))./(2.*z.^2.*(1-exp(-z.*q./d_value)));
                    CC = X+Y+Z;
                    b = 0.5+1./z;
                    AC=CC./b;
 
                    %记录最小的总成本和对应的参数组合
                    if sum(AC)<min_cost
                        min_cost = sum(AC);
                        best_params = [co_value ch_value cs_value d_value];
                    end
                end
            end
        end
    end
end
 
%最优的参数组合
disp("Best parameters: ")
disp(best_params)

现在是对模型进行了遍历，如何修改代码，将其变为仿真模拟并使用ranking和selecting的方法

参考GPT和自己的思路：要将代码从遍历方式改为ranking和selecting的方式，可以按照以下步骤进行修改：

1 定义评估函数，该函数接受一组参数作为输入，计算该组参数的成本，并返回成本值。
2 初始化一个空的参数列表和成本列表。
3 对于每个参数组合，调用评估函数，计算成本，并将参数和成本添加到参数列表和成本列表中。
4 对成本列表进行排序，并选择前k个最小的成本值对应的参数组合作为最优参数组合。
5 返回最优参数组合。
以下是代码示例：

% 定义评估函数
function cost = evaluate_params(co_value, ch_value, cs_value, d_value, z_value)
    % 根据参数计算总成本
    X = co_value.*(1-exp(-z_value.*q./d_value));
    Y = (ch_value.*q.^2)./(2.*d_value.*(1-exp(-z_value.*q./d_value)));
    Z = cs_value.*(d_value.*(2.*exp(z_value.*yo-z_value.*q./d_value))-(z_value.^2.*yo.^2+2.*z_value.*yo+2).*exp(-z_value.*q./d_value))./(2.*z_value.^2.*(1-exp(-z_value.*q./d_value)));
    CC = X+Y+Z;
    b = 0.5+1./z_value;
    AC = CC./b;
    cost = sum(AC);
end

% 初始化参数范围和步长
co_range = [5 15];
ch_range = [5 25];
cs_range = [10 30];
d_range = [500 900];
z_range = [0.4 0.067];
steps = 0.1;

% 初始化参数列表和成本列表
params_list = [];
cost_list = [];

% 遍历参数空间，计算成本并添加到列表中
for i = 1:(1/steps)
    co_value = co_range(1) + (co_range(2) - co_range(1)) * steps * i;
    for j = 1:(1/steps)
        ch_value = ch_range(1) + (ch_range(2) - ch_range(1)) * steps * j;
        for m = 1:(1/steps)
            cs_value = cs_range(1) + (cs_range(2) - cs_range(1)) * steps * m;
            for n = 1:(1/steps)
                d_value = d_range(1) + (d_range(2) - d_range(1)) * steps * n;
                for o = 1:(1/steps)
                    z_value = z_range(1) + (z_range(2) - z_range(1)) * steps * o;
                    
                    % 计算成本并添加到列表中
                    cost = evaluate_params(co_value, ch_value, cs_value, d_value, z_value);
                    params_list(end+1,:) = [co_value ch_value cs_value d_value z_value];
                    cost_list(end+1) = cost;
                end
            end
        end
    end
end

% 对成本列表进行排序，并选择前k个最小的成本值对应的参数组合作为最优参数组合
[sorted_costs, sorted_indices] = sort
% k 为想要选择的最优参数组合个数
k = 5;

% 选择前k个最小的成本值对应的参数组合
best_params = params_list(sorted_indices(1:k),:);
best_costs = sorted_costs(1:k);

% 输出最优参数组合和对应的成本值
disp("Best parameter combinations and their costs:")
for i = 1:k
disp("Parameters: [co_value, ch_value, cs_value, d_value, z_value] = " + num2str(best_params(i,:)));
disp("Cost: " + num2str(best_costs(i)));
end

% 绘制成本和参数的关系图
figure
subplot(2,3,1)
scatter(params_list(:,1), cost_list)
xlabel('co_value')
ylabel('Cost')
subplot(2,3,2)
scatter(params_list(:,2), cost_list)
xlabel('ch_value')
ylabel('Cost')
subplot(2,3,3)
scatter(params_list(:,3), cost_list)
xlabel('cs_value')
ylabel('Cost')
subplot(2,3,4)
scatter(params_list(:,4), cost_list)
xlabel('d_value')
ylabel('Cost')
subplot(2,3,5)
scatter(params_list(:,5), cost_list)
xlabel('z_value')
ylabel('Cost')

% 绘制最优参数组合对应的成本值和参数的关系图
figure
subplot(2,3,1)
scatter(best_params(:,1), best_costs)
xlabel('co_value')
ylabel('Cost')
subplot(2,3,2)
scatter(best_params(:,2), best_costs)
xlabel('ch_value')
ylabel('Cost')
subplot(2,3,3)
scatter(best_params(:,3), best_costs)
xlabel('cs_value')
ylabel('Cost')
subplot(2,3,4)
scatter(best_params(:,4), best_costs)
xlabel('d_value')
ylabel('Cost')
subplot(2,3,5)
scatter(best_params(:,5), best_costs)
xlabel('z_value')
ylabel('Cost')

参考chatGPT的回答，下面是修改后的代码，实现了使用ranking和selecting的方法来寻找最优参数组合：

k = 5;
n0 = 5;
co = zeros(k,1); %设定每单订单成本
ch = zeros(k,1); %设定持有成本/单位/时间
cs = zeros(k,1); %设定短缺(“损失销售”)成本/单位
z=zeros(k,1);
syms q;

%设定参数的范围和步长
co_range = [5 15];
ch_range = [5 25];
cs_range = [10 30];
d_range = [500 900];
z_range = [0.4 0.067];
steps = 0.1;
yo=0.5;
range = 1/steps;

%计算参数组合的数量
num_combinations = range^5;

%初始化矩阵用于存储所有参数组合和对应的总成本
params_matrix = zeros(num_combinations, 5);
costs_matrix = zeros(num_combinations, 1);

%生成所有可能的参数组合并计算总成本
index = 1;
for i = 1:range
    co_value = co_range(1) + (co_range(2)-co_range(1))*steps*i;
    for j = 1:range
        ch_value = ch_range(1) + (ch_range(2)-ch_range(1))*steps*j;
        for m = 1:range
            cs_value = cs_range(1) + (cs_range(2)-cs_range(1))*steps*m;
            for n = 1:range
                d_value = d_range(1) + (d_range(2)-d_range(1))*steps*n;
                for o = 1:range
                    z_value = z_range(1) + (z_range(2)-z_range(1))*steps*o;
 
                    %根据参数计算总成本
                    X = co_value.*(1-exp(-z_value.*q./d_value));
                    Y = (ch_value.*q.^2)./(2.*d_value.*(1-exp(-z_value.*q./d_value)));
                    Z = cs_value.*(d_value.*(2.*exp(z_value.*yo-z_value.*q./d_value))-(z_value.^2.*yo.^2+2.*z_value.*yo+2).*exp(-z_value.*q./d_value))./(2.*z_value.^2.*(1-exp(-z_value.*q./d_value)));
                    CC = X+Y+Z;
                    b = 0.5+1./z_value;
                    AC=CC./b;
 
                    %将参数组合和对应的总成本存储到矩阵中
                    params_matrix(index,:) = [co_value ch_value cs_value d_value z_value];
                    costs_matrix(index) = sum(AC);
                    index = index + 1;
                end
            end
        end
    end
end

%根据总成本对参数组合进行排名
[sorted_costs, ranks] = sort(costs_matrix);

%选择排名最小的前10%的参数组合
num_top_combinations = ceil(0.1*num_combinations);
top_params = params_matrix(ranks(1:num_top_combinations), :);

%计算所有前10%的参数组合的平均
% 计算前10%的参数组合数量
num_top_params = round(0.1 * range^5);

% 获取总成本前num_top_params小的参数组合
[~, idx] = mink(AC, num_top_params);

% 计算前num_top_params小的参数组合的平均值
avg_top_params = mean([co(idx) ch(idx) cs(idx) d(idx) z(idx)], 1);

% 输出前10%参数组合的平均值
disp("Average of top 10% parameter combinations:")
disp(avg_top_params)

% 选择最优参数组合
best_params = [co(idx(1)) ch(idx(1)) cs(idx(1)) d(idx(1))];

% 输出最优参数组合
disp("Best parameters: ")
disp(best_params)

% 根据最优参数组合计算总成本
X = best_params(1).*(1-exp(-best_params(5).*q./best_params(4)));
Y = (best_params(2).q.^2)./(2.best_params(4).(1-exp(-best_params(5).q./best_params(4))));
Z = best_params(3).(best_params(4).(2.*exp(best_params(5).*yo-best_params(5).*q./best_params(4))-(best_params(5).^2.*yo.^2+2.*best_params(5).*yo+2).*exp(-best_params(5).*q./best_params(4)))./(2.best_params(5).^2.(1-exp(-best_params(5).*q./best_params(4))));
CC = X+Y+Z;
b = 0.5+1./best_params(5);
AC = CC./b;

% 输出最优总成本
disp("Minimum cost:")
disp(sum(AC))

回答不易，还请采纳！！！

以下答案由GPT-3.5大模型与博主波罗歌共同编写：
Ranking and Selecting是一种优化实验设计方法，可以有效缩小参数空间，加速参数搜索过程。

具体实现方法如下：

首先，选择一部分可能的参数组合，并对它们进行实验，并记录每个实验的目标值（成本）。

然后，将实验的组合按照目标值排序，并仅选择目标值最佳的一部分作为下一步的实验组合。

重复执行以上两个步骤，以缩小参数空间，直到找到最佳参数组合。

下面是实现ranking和selecting的代码示例：

co_range = [5 15];
ch_range = [5 25];
cs_range = [10 30];
d_range = [500 900];
z_range = [0.4 0.067];
steps = 0.1;

%初始化参数组合
params = zeros(5, 4);
params(1,:) = [10 15 20 700];
params(2,:) = [8 10 25 600];
params(3,:) = [12 20 15 800];
params(4,:) = [6 18 30 550];
params(5,:) = [7 22 12 750];

%实验结果矩阵
results = zeros(5, 1);

%第一轮实验
for i = 1:5
    co_value = params(i, 1);
    ch_value = params(i, 2);
    cs_value = params(i, 3);
    d_value = params(i, 4);
    
    %计算成本
    X = co_value.*(1-exp(-z.*q./d_value));
    Y = (ch_value.*q.^2)./(2.*d_value.*(1-exp(-z.*q./d_value)));
    Z = cs_value.*(d_value.*(2.*exp(z.*yo-z.*q./d_value))-(z.^2.*yo.^2+2.*z.*yo+2).*exp(-z.*q./d_value))./(2.*z.^2.*(1-exp(-z.*q./d_value)));
    CC = X+Y+Z;
    b = 0.5+1./z;
    AC=CC./b;
    results(i) = sum(AC);
end

%排序并选择最佳的一部分
[~, order] = sort(results);
selected_params = params(order(1:3), :);

%第二轮实验
for i = 1:3
    co_value = selected_params(i, 1);
    ch_value = selected_params(i, 2);
    cs_value = selected_params(i, 3);
    d_value = selected_params(i, 4);
    
    %计算成本
    X = co_value.*(1-exp(-z.*q./d_value));
    Y = (ch_value.*q.^2)./(2.*d_value.*(1-exp(-z.*q./d_value)));
    Z = cs_value.*(d_value.*(2.*exp(z.*yo-z.*q./d_value))-(z.^2.*yo.^2+2.*z.*yo+2).*exp(-z.*q./d_value))./(2.*z.^2.*(1-exp(-z.*q./d_value)));
    CC = X+Y+Z;
    b = 0.5+1./z;
    AC=CC./b;
    results(i) = sum(AC);
end

%选择最佳参数
[~, order] = sort(results);
best_params = selected_params(order(1), :);

%最优的参数组合
disp("Best parameters: ")
disp(best_params)

在上面的代码中，我们首先初始化了一些可能的参数组合，然后进行了第一轮实验。根据实验结果，我们选择了三个表现最好的参数组合进行第二轮实验。最后，根据第二轮实验的结果，选择表现最好的参数组合作为最终结果。

你可以根据自己的需要，设置更多的实验轮数和每轮实验的最佳参数组合数量。
如果我的回答解决了您的问题，请采纳！

mark