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发表于 2023-12-24 15:09
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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 - function y=yueshu(x)
0 }2 l7 z2 Z+ j* I - if abs(3*x(1)+x(2)-10)<=0.5
# u! \/ J8 Q2 _: R - y=1;$ v7 w; d( K/ w- x8 b, F
- else2 l S\" ^ R. d
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复制代码- %MC搜索/ ?% U9 f4 R! T& b7 ], ?9 W1 ?! v
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- r1=unifrnd(0,10,100000,1); %产生x1的n*1随机矩阵
% Y% {8 @( B) j4 w0 {$ z/ u9 h - r2=unifrnd(0,10,100000,1); %产生x2的n*1随机矩阵5 ^! E$ ^' i J( X\" G, G- t2 C
- sol=[r1(1) r2(1)];* h3 F$ |) x# P- g. M
- z0=-inf; %z0初始化. z$ r. n5 g; i( N, [. s\" G' N8 U
- f=inline('-2*x(1)^2-x(2)^2+x(1)*x(2)+8*x(1)+3*x(2)','x'); %目标函数
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- x2=r2(i);
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- end5 B* d- H2 ?5 s8 q$ d8 a/ b
- sol
) M! Z+ A3 S& y/ T9 d - z0
复制代码 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。) H+ ^5 h x& `' j8 X
. y( Z7 g! p% T7 p8 j
1 I+ N6 n! g# z4 Q7 Y
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