根据数学公式求解非线性规划

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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

1. function y=yueshu(x)
   + b* P! E+ W: O0 T5 I( n$ z
2. if abs(3*x(1)+x(2)-10)<=0.5
   0 q/ R/ q7 M4 N! e
3. y=1;% ^3 v0 B( o( R8 ]# c1 F* _4 y% ~
   
4. else7 Z& |! @9 u+ A\" j' `1 g! l
   
5. y=0;
   4 d\" ^, {0 F! x4 ~9 H
6. end

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1. %MC搜索7 `8 H3 O9 x  [# g( P
   
2. %复杂度低随机性强
   0 e5 H. E\" V6 G0 _8 t0 n
3. r1=unifrnd(0,10,100000,1);                                       %产生x1的n*1随机矩阵3 b& j6 L4 W# n* H% p* u$ W0 ]
   
4. r2=unifrnd(0,10,100000,1);                                       %产生x2的n*1随机矩阵
   3 L# \1 l- l8 K* b4 b+ ^
5. sol=[r1(1) r2(1)];
   ! F\" {, {+ B* f! I
6. z0=-inf;                                                         %z0初始化: r1 y' l; E$ Q8 g( V6 w6 S
   
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 r' e$ t& E3 z2 e
8. for i=1:100000( E0 n! `. x, D6 C( b1 t* X! \
   
9. x1=r1(i);7 f* }! ^\" M  n8 Z0 n\" V\" n3 L6 ^\" i
   
10. x2=r2(i);* U4 K' N, H- T3 ^. B
    
11. y=yueshu([x1 x2]);5 E+ N4 [\" B1 w3 {& a  Q) }2 N
    
12. if y==1                                                          %当满足约束条件时
    8 k6 Y9 V. i2 J, D6 J7 L/ y
13. z=f([x1 x2]);
      z5 J7 t# ~- _% g2 h3 H/ F* h
14. if z>=z0                                                         %求最大值, Q  E' Y* e, Z
    
15.     z0=z;
    ; X8 o/ S) |: c
16.     sol=[x1 x2];                                                 %最值解
    6 [; [\" c; D( e) N0 r
17. end8 x9 ]5 c* ]. e  }! z  g
    
18. end
    ( i6 m! p( l5 N\" t/ g
19. end/ c) e# {0 ^/ y1 ^8 _& p
    
20. sol
    1 t  R! N9 X: e- J% j/ c
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。



- X6 y# j3 Y; X4 ~* O$ d: V