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)% c' l# C9 W% E) s& W7 Y
   
2. if abs(3*x(1)+x(2)-10)<=0.5\" {3 w- {# Y/ T: ]4 ?# g, v
   
3. y=1;+ v1 u9 d; |% X0 ]
   
4. else
   2 C! b$ p( B; w- A( s& S
5. y=0;& k6 o, p  ^) U% n) Q
   
6. end

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1. %MC搜索
   4 a0 L4 i5 d7 n9 `1 }6 e& B3 s
2. %复杂度低随机性强3 d7 C4 S' t6 `+ z2 \; `6 V4 o
   
3. r1=unifrnd(0,10,100000,1);                                       %产生x1的n*1随机矩阵
   6 D1 ?5 K5 J; |* ^* C1 G2 `! {
4. r2=unifrnd(0,10,100000,1);                                       %产生x2的n*1随机矩阵
   8 ~+ z3 k5 X/ q! K, n# _* j% }6 Q
5. sol=[r1(1) r2(1)];
   . |& \1 o2 d8 T2 S
6. z0=-inf;                                                         %z0初始化; a\" v5 X, j8 ~, A' y
   
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: |& H# B6 J( a- o
   
8. for i=1:100000
   8 j& F$ y5 D; ^6 P2 r
9. x1=r1(i);
   . @7 Y& I3 X7 J' @4 u( a6 @
10. x2=r2(i);1 j+ U5 G6 g$ z/ g+ a
    
11. y=yueshu([x1 x2]);1 M3 c4 r% ?. h: F6 Y: @
    
12. if y==1                                                          %当满足约束条件时
    0 I, `8 ]  j: V
13. z=f([x1 x2]);
    # p  w1 S6 ]# ~\" {  _0 A
14. if z>=z0                                                         %求最大值
    4 T6 E9 A. i6 Z1 J7 e, C( ]2 P
15.     z0=z;
    3 V8 w$ i4 u  x
16.     sol=[x1 x2];                                                 %最值解
    ) H& A( Q0 l7 @: b
17. end
    & F: v; f% @; I* p2 D5 V
18. end0 D* K) N+ P/ I1 Y$ ]( j
    
19. end
    0 E* I7 y( {* A% C
20. sol' O: D6 _3 c9 x& X. A; B2 G3 Z4 P
    
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。
0 i  w1 i1 p# w$ }, ^0 `
' t0 S! e1 P1 Y8 p+ }! `7 I
. I) f2 z: i7 z8 U
2 ~  n  c: k5 C  ]1 M+ o9 A- u# F, p