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标题: 根据数学公式求解非线性规划 [打印本页]
作者: 2744557306    时间: 2023-12-24 15:09
标题: 根据数学公式求解非线性规划
Max X=-2X12 -X22+X1X2+8X1+3X2S.t. QQ截图20231224145242.png
Zhu.m为主程序文件
Yueshu.m为约束文件返回1服从约束
                   返回0不服从
  1. function y=yueshu(x)
    3 {, V/ p( J8 N8 K, J( L. z2 p
  2. if abs(3*x(1)+x(2)-10)<=0.5
    3 F) u0 j. l$ ^1 Z) j
  3. y=1;4 U, C+ V2 x0 y) R/ j9 n* h, g
  4. else
    6 S6 w. a, l& X. A3 |
  5. y=0;; D1 T& \- Q  l9 j7 g# h4 C1 m
  6. end
复制代码
  1. %MC搜索
    & d( j' N* C, x- o
  2. %复杂度低随机性强: W) j3 q6 ]/ W1 F- D
  3. r1=unifrnd(0,10,100000,1);                                       %产生x1的n*1随机矩阵
    5 E* U4 S3 q' `! j3 u4 [- q
  4. r2=unifrnd(0,10,100000,1);                                       %产生x2的n*1随机矩阵
    ! p; D8 a: P/ y6 y. R
  5. sol=[r1(1) r2(1)];2 O1 f; t) m7 }# Y0 i8 ]" O
  6. z0=-inf;                                                         %z0初始化
    0 ^- C( q- U3 Z! l  ^% q' \1 q+ _
  7. f=inline('-2*x(1)^2-x(2)^2+x(1)*x(2)+8*x(1)+3*x(2)','x');        %目标函数
    , C& `  ?; O# i& H: _
  8. for i=1:100000# B& t# A& o+ N3 ?/ X$ l/ t7 W
  9. x1=r1(i);
    ; p& }8 d8 C/ j
  10. x2=r2(i);' J" _/ v/ U7 k, B  K- x
  11. y=yueshu([x1 x2]);4 s# _% c2 P* O1 K2 v
  12. if y==1                                                          %当满足约束条件时
    ; D( j* i4 Z" O, B
  13. z=f([x1 x2]); ; X# c) r' R  X/ q9 t0 ~3 h& T
  14. if z>=z0                                                         %求最大值$ s/ {! L* g8 s; f; V* s& a8 @
  15.     z0=z;
    : a# J2 n" j/ w, Q
  16.     sol=[x1 x2];                                                 %最值解( z$ q  Y$ I: ?
  17. end
      E* z  i0 W! H1 a3 P
  18. end
    4 Y1 m/ [; |0 q' P+ Y& U8 F
  19. end
    * f- r+ |2 p$ f0 m; V/ V  l8 G0 ?
  20. sol4 g. p- X+ t2 {" [, V. I3 `+ J
  21. z0
复制代码
这个算法的基本思想是在指定的随机范围内随机生成大量的候选解，然后根据约束条件筛选出符合条件的解，并在这些解中找到目标函数的最大值。整个过程是一种蒙特卡洛随机搜索的思想，因此结果可能因为随机性而有一定的不确定性。这种方法的优点在于简单、易于实现，但缺点是可能收敛速度较慢。
6 L: S1 ~3 ~' H" {: A, l( \: M, s& ^
& l4 e, [/ \; I! r

& t# @8 h0 @- d6 w1 E. N, D  {

MC求解非线性规划.rar

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