將HyperMath定義函數導入HyperStudy并調用

第一步，定義RosenBrock函數

（1）      打開HyperMath，在文本輸入區內輸入如下

function ros_eval(x,y) {

f = 100.*(y-x^2)^2 + (1-x)^2

return(f)

}

（2）另存為rosenbrock_function.hml。退出并關閉HyperMath。

第二步，將定義函數添加至首選項文件Preference File

（1）新建文本文檔，輸入如下

*Id("HyperStudy v12.0")

  *BeginDefaults()

     *BeginPlotDefaults()

     *RegisterHMATHFunction("ros_eval", "<path>/rosenbrock_function.hml", 2)

  *EndPlotDefaults()

*EndDefaults()

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

（2）保存文本文檔為rosenbrock_prefs.mvw，退出并關閉。

第三步，HyperStudy求解

（1）啟動HyperStudy，依次菜單欄“file-Use Preference File- rosenbrock_prefs.mvw file”，此時完成了首選項文件Preference File的導入。

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

（3）定義變量X和Y，如下

（4）執行Nominal Run

（5）創建并定義輸出響應，調用上述定義的RosenBrock函數。

點擊“Add Output Response”-Response 1 的Expression欄，點擊該欄后方的“…”，彈出對話框，選擇Functions選項卡，從函數列表中選擇ros_eval，單擊Insert Varname，將ros_eval函數插入到文本輸入框。

選擇Input Variables選項卡，依次將X和Y變量插入到ros_eval函數中，如下圖

單擊Evaluation Expression，顯示值為404（解釋，因為設置的X和Y的初始值均為-1）

第四步，優化分析

（1）在Explorer中，新建Optimization

（2）進入Select Output Responses分析步，增加Response 1，設置Objectives為Minimize。

（3）選擇Specifications 為ARSM。

（4）按步驟進入Evaluate Tasks，完成優化求解。