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)
   . z3 m' M\" d6 _
2. if abs(3*x(1)+x(2)-10)<=0.50 o8 U9 J, {\" X, X
   
3. y=1;
   ) N5 j* k0 c8 r, z
4. else! s9 M9 i* t2 r\" ^- B) Z0 s
   
5. y=0;
   \" [6 O7 T5 ~' L; w
6. end

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1. %MC搜索3 Q2 H. [5 x; h, x8 M; u3 O9 t# \
   
2. %复杂度低随机性强
   ) D0 G# x( S% v6 I
3. r1=unifrnd(0,10,100000,1);                                       %产生x1的n*1随机矩阵
   ; J4 c1 x; M2 I\" c$ E
4. r2=unifrnd(0,10,100000,1);                                       %产生x2的n*1随机矩阵
   ( a# P, g& I) ]# O; X6 g* o
5. sol=[r1(1) r2(1)];. n- i: c7 r' J1 Z; c
   
6. z0=-inf;                                                         %z0初始化\" N. b2 s' B; ]4 s- o- h2 W
   
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0 g, e3 v, o' S8 ?3 M# x
   
8. for i=1:100000
   + K% K0 O: e+ D\" p' V
9. x1=r1(i);8 I2 |2 P3 a8 u  M% a
   
10. x2=r2(i);6 |5 z# F+ U1 j! l
    
11. y=yueshu([x1 x2]);
    6 U, _) U; V5 j1 ^6 j1 u
12. if y==1                                                          %当满足约束条件时& g2 Y) z( T5 J6 f9 I% M, `
    
13. z=f([x1 x2]);
    . U2 r8 V* M2 y: h; k
14. if z>=z0                                                         %求最大值
    3 R6 q4 |. `2 n+ D- x. B. X9 r
15.     z0=z;
    3 d  a) P9 ]3 i6 b  C8 |+ d
16.     sol=[x1 x2];                                                 %最值解# n* E* k6 ~9 t( x
    
17. end, {% s9 d0 J1 t$ G$ z/ q
    
18. end# Z\" D1 _4 k/ G! @+ A, {& v
    
19. end
    / G* b6 F' w7 a; H4 ^  Z/ s9 O
20. sol1 J' R' y! g! v. y, m. q
    
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。
, G. ~. G3 z/ m& ~; B# d+ s! l

9 m/ C3 A4 P: s  k3 _
+ r5 F! ]: d! Q, C8 d