將Python定義函數(shù)導(dǎo)入HyperStudy并調(diào)用

第一步，定義RosenBrock函數(shù)

（1）      新建文本文檔，在文本輸入?yún)^(qū)內(nèi)輸入如下

def ros_eval(x, y):

   return 100*(y-x*x)*(y-x*x) + (1-x)*(1-x)

 （2）另存為rosenbrock_function.py。退出并關(guān)閉文本文檔。

第二步，將定義函數(shù)添加至首選項(xiàng)文件Preference File

（1）新建文本文檔，輸入如下

*Id("HyperStudy v14.0")

*BeginDefaults()

*BeginPlotDefaults()

*RegisterPythonFunction("ros_eval","<path>/rosenbrock_function.py",2)

*EndPlotDefaults()

*EndDefaults()

 將<path>替換為rosenbrock_function.py所在的路徑。

（2）保存文本文檔為rosenbrock_prefs.mvw，退出并關(guān)閉。

第三步，HyperStudy求解

（1）啟動(dòng)HyperStudy，依次菜單欄“file-Use Preference File- rosenbrock_prefs.mvw file”，此時(shí)完成了首選項(xiàng)文件Preference File的導(dǎo)入。

（2）利用HyperStudy新建Model，類型為Internal Math

（3）定義變量X和Y，如下

（4）執(zhí)行Nominal Run

（5）創(chuàng)建并定義輸出響應(yīng)，調(diào)用上述定義的RosenBrock函數(shù)。

點(diǎn)擊“Add Output Response”-Response 1 的Expression欄，點(diǎn)擊該欄后方的“…”，彈出對(duì)話框，選擇Functions選項(xiàng)卡，從函數(shù)列表中選擇ros_eval，單擊Insert Varname，將ros_eval函數(shù)插入到文本輸入框。

選擇Input Variables選項(xiàng)卡，依次將X和Y變量插入到ros_eval函數(shù)中，如下圖

單擊Evaluation Expression，顯示值為404（解釋，因?yàn)樵O(shè)置的X和Y的初始值均為-1）

第四步，優(yōu)化分析

（1）在Explorer中，新建Optimization

（2）進(jìn)入Select Output Responses分析步，增加Response 1，設(shè)置Objectives為Minimize。

（3）選擇Specifications 為ARSM。

（4）按步驟進(jìn)入Evaluate Tasks，完成優(yōu)化求解。