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)
   8 v3 i; N8 D: B+ x6 p3 c! |6 _3 K
2. if abs(3*x(1)+x(2)-10)<=0.59 O0 ^: _0 {, o1 v# i6 h% V; _+ v' H
   
3. y=1;
   \" X; [( ~. j# n! @) V. c3 W/ S
4. else
   1 v! j7 j) e3 V# p: i/ @. v2 V
5. y=0;) t; u/ Z9 {6 _  F
   
6. end

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1. %MC搜索+ T& ]% o! C2 K4 F8 h9 G
   
2. %复杂度低随机性强8 d; O0 C; o% m. a0 {/ F
   
3. r1=unifrnd(0,10,100000,1);                                       %产生x1的n*1随机矩阵
   2 B* b\" Y' `6 R. f
4. r2=unifrnd(0,10,100000,1);                                       %产生x2的n*1随机矩阵% A1 u\" W' J) G$ y
   
5. sol=[r1(1) r2(1)];( u, G# X) X9 C6 j# a9 R
   
6. z0=-inf;                                                         %z0初始化- X! p$ ^2 B; H) X+ E
   
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 J) e4 |4 Z+ G1 o7 t. z8 s
   
8. for i=1:100000
   3 D' Y2 u' e5 y) {, Q5 j) Z
9. x1=r1(i);; V+ U1 Y8 ]& u) V\" a' [/ V
   
10. x2=r2(i);
    # `\" U  V\" d7 s! p$ `\" o
11. y=yueshu([x1 x2]);
    3 |& ^2 s) g8 ?9 w1 J* W4 S
12. if y==1                                                          %当满足约束条件时
    8 g4 \4 {3 B! Z4 K: S: f3 m
13. z=f([x1 x2]); ) A: I5 d9 S) d) z0 q: b- V
    
14. if z>=z0                                                         %求最大值! J6 B' q, N+ B- j% M& q  i
    
15.     z0=z;
    . G! e; K  h1 ~4 ~+ e: O* S
16.     sol=[x1 x2];                                                 %最值解
    + ~% K! O8 w% ?
17. end, g/ `; K& S1 N9 h7 A- `
    
18. end
    \" T* v, P# m1 ]$ m! B& e- K
19. end5 I2 A) {2 L; p5 }
    
20. sol
    ) ]1 Y; ]& j) ?7 \\" K& M2 w
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。
3 B' b1 w$ f0 Z& n( n& \
# G: M6 r( }' X