根据数学公式求解非线性规划

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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)* O0 R2 ]9 T) {% y- u
   
2. if abs(3*x(1)+x(2)-10)<=0.5
   ! Z- V* [4 o+ Z, w9 m5 p' K2 b' ]
3. y=1;
   , I3 e& H  g0 d6 Q, _' l
4. else2 ?( Z8 [\" L, C5 n0 F
   
5. y=0;9 C' x0 n# M! |/ L8 C
   
6. end

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1. %MC搜索% @2 ^* o\" u3 c- V; f6 K/ B
   
2. %复杂度低随机性强1 a- a0 L! J( a\" v- N6 y' e
   
3. r1=unifrnd(0,10,100000,1);                                       %产生x1的n*1随机矩阵
   % f- P# |7 r/ O
4. r2=unifrnd(0,10,100000,1);                                       %产生x2的n*1随机矩阵- O8 C6 k9 L' g
   
5. sol=[r1(1) r2(1)];
   8 z! {) `* \8 _7 \8 Q: I+ d
6. z0=-inf;                                                         %z0初始化) X) K/ `9 b+ L0 u9 t
   
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
   7 L1 _1 ~- k( N% [: t* _
8. for i=1:1000009 A9 T! p) g' {: y4 A0 t4 F1 t
   
9. x1=r1(i);
   / u6 T) g( Y$ P- x1 t* t
10. x2=r2(i);# U$ I/ |5 I# G; \7 H8 V
    
11. y=yueshu([x1 x2]);
    7 F* o) s+ }, T
12. if y==1                                                          %当满足约束条件时
    \" s4 L. X* o4 |2 ]
13. z=f([x1 x2]); 3 u# u/ V/ [, Y9 b+ s\" N
    
14. if z>=z0                                                         %求最大值, M6 e9 D. S+ f: S4 X6 K
    
15.     z0=z;$ X5 T  W  L+ o4 i6 j
    
16.     sol=[x1 x2];                                                 %最值解
    1 A3 _; x1 V# L& n
17. end. I5 w1 b9 K( I; l4 ?: k1 s
    
18. end: Q, w\" r5 f$ j6 y/ v7 S
    
19. end! @3 C* }\" @0 ^( N
    
20. sol
    + |4 c3 s0 _! D2 \/ d2 M
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。
- v# m0 b+ v, ]4 W: Z

1 w% R9 U8 T% S5 E' ^% J" c