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)* A  W, ~. B\" {
   
2. if abs(3*x(1)+x(2)-10)<=0.53 f, y) q* u; f7 @$ G
   
3. y=1;( I& ^/ s/ Y% e
   
4. else. ~' ^# D! @3 S1 t9 X
   
5. y=0;
   9 c# E1 D8 _2 x3 {* D
6. end

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1. %MC搜索
   $ s  g% M% d' Q  X8 P3 S
2. %复杂度低随机性强
   ( E$ G# l, R6 O# t1 C. |1 C6 ?
3. r1=unifrnd(0,10,100000,1);                                       %产生x1的n*1随机矩阵, `4 }, T* a1 w8 B! S7 [7 n0 i$ ]+ E
   
4. r2=unifrnd(0,10,100000,1);                                       %产生x2的n*1随机矩阵
   7 V6 P  T3 x+ N( u% ~1 `
5. sol=[r1(1) r2(1)];
   6 J6 L/ L\" B$ I$ B' A\" }' ?# l5 ^
6. z0=-inf;                                                         %z0初始化
   3 H8 p6 S( z2 [4 ~# a+ m- D
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& B; L& c' h, y9 |* y
   
8. for i=1:100000
   2 w/ |6 c9 D. M, }: k
9. x1=r1(i);
   9 l# [; E: U* F+ d
10. x2=r2(i);# l$ Y. C, a, o1 Q/ G
    
11. y=yueshu([x1 x2]);
    0 p& A2 d/ Z& {- R
12. if y==1                                                          %当满足约束条件时
    ! N\" d\" }+ m6 u
13. z=f([x1 x2]);
    * N5 Y- S1 E  p2 r1 ~7 n. f& q! F0 P
14. if z>=z0                                                         %求最大值
    % G7 E  |& @$ K% C2 s0 v6 a. B
15.     z0=z;' @2 ]  \- z: e) i' {. i2 Q
    
16.     sol=[x1 x2];                                                 %最值解1 A' c) @# y; ]! b5 K, F, B$ c! \
    
17. end
    7 q/ P\" o+ \; O$ [
18. end* k' e5 f2 p: N) ?& z9 r0 L! S
    
19. end' g' D7 J' k. |* G3 X; T; Y: P
    
20. sol
    * H6 O5 K. j: V, F$ F
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。


2 o- o( q) [! N8 @