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)
   9 d. r* f& N0 z; W8 ]8 ?3 n7 t
2. if abs(3*x(1)+x(2)-10)<=0.5
   7 k: n( t3 H( x9 p
3. y=1;  U- `9 x! ^( ^$ O0 m
   
4. else
   1 ~9 N\" E: y\" P0 L# N\" n\" `
5. y=0;
   \" p\" u6 P2 M1 |5 q
6. end

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1. %MC搜索
   : P* i( E+ I! p: U8 X
2. %复杂度低随机性强! a# \$ b2 h! N7 Q+ m; }1 C
   
3. r1=unifrnd(0,10,100000,1);                                       %产生x1的n*1随机矩阵
   , M! d% J9 w+ z- {% {- B& L
4. r2=unifrnd(0,10,100000,1);                                       %产生x2的n*1随机矩阵- b0 k( e5 W1 t% c/ I
   
5. sol=[r1(1) r2(1)];( W6 P% Q( f4 {% C+ i5 V2 {1 Y
   
6. z0=-inf;                                                         %z0初始化
   8 i# k\" a2 D( j% a  f9 A
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
   - b2 e( _* z- Z\" f, t, b( n\" ]
8. for i=1:1000000 i) @4 s* Q\" ~\" P8 r' v
   
9. x1=r1(i);  b7 t2 E\" t7 R# C
   
10. x2=r2(i);& }. \7 U$ x6 `( m/ i1 z
    
11. y=yueshu([x1 x2]);
    ) s# }9 F9 H$ |) k5 s: Z+ b
12. if y==1                                                          %当满足约束条件时+ K3 X3 T3 t& C
    
13. z=f([x1 x2]);
    ; L1 J0 G3 J6 h5 y\" f& v
14. if z>=z0                                                         %求最大值
    0 f: o- v+ N9 m( \1 J( M  l0 ~
15.     z0=z;+ ^: R/ ~5 l. m' {9 o8 V, a, {
    
16.     sol=[x1 x2];                                                 %最值解& l9 u6 M6 T. g* q- ^4 f
    
17. end
    6 ~( o1 y( }3 l+ j- j+ J
18. end/ H$ S  ^9 v$ z3 D% ]
    
19. end
    ! f2 B& x  d0 r8 q( x+ ~# J( r
20. sol+ |- v& e( e7 Z7 g, M& {+ j7 A: ^+ h
    
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。



# s2 }( K3 m6 v& G- C. i" {7 s/ A$ w; ?