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)
   6 j3 @# t+ J4 X
2. if abs(3*x(1)+x(2)-10)<=0.57 N; D5 i9 N, q! m
   
3. y=1;
   % z1 [) m1 a2 K
4. else
   3 o# r$ {3 h, A+ G3 w4 ^
5. y=0;: m0 p\" C# u4 K  B/ J
   
6. end

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1. %MC搜索2 B& y* j) m! i
   
2. %复杂度低随机性强
   3 f, p& I* z0 y3 o\" b9 j4 W9 o- z4 ]
3. r1=unifrnd(0,10,100000,1);                                       %产生x1的n*1随机矩阵3 F5 M$ F+ B/ {( H9 u  f
   
4. r2=unifrnd(0,10,100000,1);                                       %产生x2的n*1随机矩阵
   7 z6 W2 w$ N. _
5. sol=[r1(1) r2(1)];- U: I\" K8 o& b6 T4 q
   
6. z0=-inf;                                                         %z0初始化
   : }# R$ x- R, l2 H9 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
   : h! X/ C' M7 `7 l2 y\" p
8. for i=1:100000  U+ F$ V. N% }. x* Z* ?: N
   
9. x1=r1(i);, |2 G4 @% P( I/ r. P) L+ a! v9 Z7 c
   
10. x2=r2(i);
    - |& n1 r  I, c0 x
11. y=yueshu([x1 x2]);6 M# Q& I8 H: A: p\" N  {\" l
    
12. if y==1                                                          %当满足约束条件时3 |: |5 S+ w# d
    
13. z=f([x1 x2]);
    7 i\" _9 P# g  X
14. if z>=z0                                                         %求最大值2 t* S/ \* p/ Q5 h* Z. h
    
15.     z0=z;
      u% |' F8 |% |6 V4 o, N6 \
16.     sol=[x1 x2];                                                 %最值解0 T# o5 d6 ~/ \0 j# y\" |' y
    
17. end
    ( N* x! h; ?6 r' b2 {
18. end5 @6 T. ?2 F- n6 j- y$ Y; M/ Z4 {
    
19. end
    + D/ T, T, A7 p3 \
20. sol6 F7 r$ r5 r. t: S7 M( N
    
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。
& J9 Y9 c4 `/ _
0 P. V1 X  J' W1 q8 k
; t6 r: @5 b8 u
' F: X$ g  Y  P3 c, O