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)
   $ {& Z$ I' f7 ^8 P
2. if abs(3*x(1)+x(2)-10)<=0.5
   \" ^6 @) p1 S7 n3 g
3. y=1;' j0 ]6 t3 @7 p+ U- s9 m, A% ~
   
4. else# G8 N3 a! E0 i% w% ~* ]
   
5. y=0;7 t) a( N& X\" l\" w: }\" D( Z
   
6. end

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1. %MC搜索
   9 y$ \+ `4 x9 g0 u4 ^
2. %复杂度低随机性强7 R5 o3 h* c3 k$ Z7 @/ Y
   
3. r1=unifrnd(0,10,100000,1);                                       %产生x1的n*1随机矩阵9 C. Q1 a, @9 D! e5 B9 `2 K# \7 }2 v
   
4. r2=unifrnd(0,10,100000,1);                                       %产生x2的n*1随机矩阵/ I8 I% g1 u5 R. V! c
   
5. sol=[r1(1) r2(1)];
     w& \% O. \9 m. y+ O+ p
6. z0=-inf;                                                         %z0初始化\" _, m+ G. c% o$ b' m3 s* M8 ^
   
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3 w5 a2 ~8 [; c- V
   
8. for i=1:100000: V7 V  m0 X3 w$ d9 ^1 K
   
9. x1=r1(i);& X: _# T$ j3 i- p
   
10. x2=r2(i);
    , [+ ?* Y' V) q- p
11. y=yueshu([x1 x2]);8 k, ?% {, F) Y* ~5 n/ v
    
12. if y==1                                                          %当满足约束条件时( g% x7 c1 A% q4 h
    
13. z=f([x1 x2]);
    \" K5 o! N- V- l, b
14. if z>=z0                                                         %求最大值- S, m/ Q. X1 r
    
15.     z0=z;
    ! K% O% i* T6 D* O7 F: a
16.     sol=[x1 x2];                                                 %最值解
    , a1 h# \4 r# o  ?2 o, P
17. end
    . y# J$ W4 r8 P7 L1 m+ z) O! ?
18. end
    6 Z: n* f  m\" }; e  J0 f
19. end5 f0 I( \9 ^0 S2 k) R
    
20. sol) \# @  q- ^! a- T, e4 }
    
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。



- D7 M( A7 v  \# L3 i; M