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)
   - P4 V, D8 e) ~4 l# D# X1 R
2. if abs(3*x(1)+x(2)-10)<=0.5  `7 V3 i) H0 G3 Q% I' q
   
3. y=1;
   ' c$ r  {( m) t! ?! z
4. else: M2 {/ N4 w  I- v7 {! C) c
   
5. y=0;8 i+ G. N5 V1 B. l/ s
   
6. end

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1. %MC搜索8 c8 m\" q0 M/ q3 U  B
   
2. %复杂度低随机性强8 I3 q0 o9 m  N0 g* A* r# [
   
3. r1=unifrnd(0,10,100000,1);                                       %产生x1的n*1随机矩阵
   ) m- W2 q# e8 V4 n, G) [6 ^* Z: V
4. r2=unifrnd(0,10,100000,1);                                       %产生x2的n*1随机矩阵; K8 N0 g4 l$ T\" `' ^9 p
   
5. sol=[r1(1) r2(1)];) o$ L- B) b8 J8 [: p
   
6. z0=-inf;                                                         %z0初始化# l- g0 K8 [  c* _
   
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1 [& C2 P! c$ a2 D: c# r
   
8. for i=1:100000
   # S0 j, J. w7 E. r  X8 l
9. x1=r1(i);
   0 c  a- Q: u3 m* N* I
10. x2=r2(i);9 l5 p: t6 d. o2 j$ _. v
    
11. y=yueshu([x1 x2]);
    8 z4 q, Y, e. ~, d1 H& F3 c2 @# Y
12. if y==1                                                          %当满足约束条件时5 A4 K6 W) G( X& z$ y
    
13. z=f([x1 x2]); 1 x1 {  s8 V8 x& x) K8 _( R
    
14. if z>=z0                                                         %求最大值: F- L7 Y! O/ }: V* y1 G
    
15.     z0=z;2 G5 }+ e( }\" d+ |3 U
    
16.     sol=[x1 x2];                                                 %最值解) @+ {% t, k5 O2 `5 x9 D6 D$ R
    
17. end
    9 J. p: Q2 @: D3 Y\" @$ u; E) `
18. end
    . I! q8 ~9 |. X7 K8 U) T  P
19. end
    1 A) ?7 v  B3 W- o8 E+ [9 U5 b
20. sol
    ) s) Z) J& g0 [) z, ]
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。


, I- A, ]% y' k2 D