다스탯 방정식의 최적 포인트를 날값으로 뽑아주는 함수인데스

삼변수도 사변수도 행복 플로팅

function optPoint = getOptPoint(f,upperNumber,slice)

    optPoint = cell(1,slice);

    delta = upperNumber/slice;

    argNum = getArgNum(f);

    for i = 1:slice

        prob = optimproblem('ObjectiveSense','max');

        x = optimvar('x',argNum,'LowerBound',0);

        varCell = num2cell(x);

        prob.Objective = f(varCell{1:argNum});

        cons1 = sum(x)<=(i*delta);

        prob.Constraints.cons1 = cons1;

        for j = 1:argNum

            x0.x(j) = 0;

        end

        optPoint{i} = solve(prob,x0);

    end

end

function result = getArgNum(func)

    result = length(strfind(func2str(func),','))+1;

end

f는 익명 함수 핸들 upperNumber는 최대 옵션 수 slice는 분할 해상도

이걸로 값을 먼저 뽑고

function result = splitToAxisVector(someCell)

    len_someCell = length(someCell);

    len_innerStruct = length(someCell{1}.x);

    result = cell(len_innerStruct,1);

    for i = 1:len_innerStruct

        result{i} = zeros(1,len_someCell);

    end

    for j = 1:len_someCell 

        for k=1:len_innerStruct

            result{k}(1,j) = someCell{j}.x(k);

        end

    end

end

이걸로 plot이나 plot3에 쓸 수 있는 형태로 바꾸면 됨

optimization 툴박스 필수

이번달 매트랩 무료시간 거의 쫑나서 추가검증은 몰루

2변수는 직관의 영역에서 이미 잘 아니깐 확실히 된다고 말할 수 있는데

3변수 이상은 시발 맞겠지? 개념적으론 맞는게 맞는데 말이야