根据数学公式求解非线性规划

2744557306

Max X=-2X12 -X22+X1X2+8X1+3X2S.t.

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)7 F. S3 A) V% Z( K\" Y5 h) R& n  ?3 }3 b
   
2. if abs(3*x(1)+x(2)-10)<=0.5+ f\" a8 W, P) \/ Q
   
3. y=1;# n# c\" S. n( C2 k
   
4. else: h' o. x\" c4 ^0 R. o
   
5. y=0;
   6 T& B5 z6 ~# j0 u0 y5 {8 K
6. end

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1. %MC搜索6 f8 o3 m; o) N3 ~4 t( [. F5 W
   
2. %复杂度低随机性强
   ) M. m& @; F% u
3. r1=unifrnd(0,10,100000,1);                                       %产生x1的n*1随机矩阵
   7 B  x: h; V# D' n  R* ?
4. r2=unifrnd(0,10,100000,1);                                       %产生x2的n*1随机矩阵
   ' E6 b' p1 i( q2 v. R5 i
5. sol=[r1(1) r2(1)];
   5 I0 Y  i5 U, S. v
6. z0=-inf;                                                         %z0初始化
   9 R( e3 J; v\" p/ z+ y8 g. w5 E( |, H
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5 w9 _; m/ w. e; r, D9 M
   
8. for i=1:100000/ [# \( `& m4 M: X
   
9. x1=r1(i);- A7 I9 _$ [2 m, |\" O; @8 l6 ^
   
10. x2=r2(i);
    # z0 ?% x- T. `0 T$ A
11. y=yueshu([x1 x2]);. v1 t1 l- C6 x* E  V4 ?6 q0 b! a% n
    
12. if y==1                                                          %当满足约束条件时
    9 o5 z- e- }9 F3 V
13. z=f([x1 x2]);
    7 I. g3 V# w  L6 s( I0 D! u( l! J
14. if z>=z0                                                         %求最大值3 E+ z0 K' E4 m\" X( d# a3 j; \
    
15.     z0=z;$ _$ |0 V2 a6 e- y+ f& I9 F# D! |. i
    
16.     sol=[x1 x2];                                                 %最值解
    ! z\" f% {7 o( d2 l
17. end8 j% D& V8 b  S& D5 z
    
18. end
    : i; ~7 e& Z& _! D! A7 P% ~1 W
19. end2 H' w0 x, \; e7 L9 Y9 T
    
20. sol- j( ~/ s9 v$ f. K
    
21. z0

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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。