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根据数学公式求解非线性规划

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发表于 2023-12-24 15:09 |显示全部楼层
|招呼Ta 关注Ta
Max X=-2X12 -X22+X1X2+8X1+3X2S.t. QQ截图20231224145242.png
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)
    0 }2 l7 z2 Z+ j* I
  2. if abs(3*x(1)+x(2)-10)<=0.5
    # u! \/ J8 Q2 _: R
  3. y=1;$ v7 w; d( K/ w- x8 b, F
  4. else2 l  S\" ^  R. d
  5. y=0;6 f0 ~* n5 _; c. q/ o
  6. end
复制代码
  1. %MC搜索/ ?% U9 f4 R! T& b7 ], ?9 W1 ?! v
  2. %复杂度低随机性强2 v2 ^8 ]  r9 G) M
  3. r1=unifrnd(0,10,100000,1);                                       %产生x1的n*1随机矩阵
    % Y% {8 @( B) j4 w0 {$ z/ u9 h
  4. 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
  5. sol=[r1(1) r2(1)];* h3 F$ |) x# P- g. M
  6. z0=-inf;                                                         %z0初始化. z$ r. n5 g; i( N, [. s\" G' N8 U
  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 n4 O* H1 P7 d- a- ^% `
  8. for i=1:100000
    ! u' L+ U# h' a1 t5 q( Q: [9 l
  9. x1=r1(i);. R& v& m8 j/ D, h& H
  10. x2=r2(i);
    0 _7 O& V6 ?% X2 {( R
  11. y=yueshu([x1 x2]);0 t' i\" Y8 n* q: C, j
  12. if y==1                                                          %当满足约束条件时* A# `( l9 {\" N6 ]
  13. z=f([x1 x2]);
    * c2 P& I9 N0 X& Q+ ?6 w
  14. if z>=z0                                                         %求最大值6 K& B7 I. N% S, H6 b
  15.     z0=z;
    9 `/ C2 q7 y\" C% v* O- j
  16.     sol=[x1 x2];                                                 %最值解% T2 D2 N% {7 ~+ L
  17. end
    - x. h) @\" f/ E4 Y. g
  18. end0 I& {' `7 q2 b( Y: k
  19. end5 B* d- H2 ?5 s8 q$ d8 a/ b
  20. sol
    ) M! Z+ A3 S& y/ T9 d
  21. 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
! R% a! }! g, B- z: a  D

MC求解非线性规划.rar

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