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)
   5 A( L% c/ K& ^% F7 q/ D# u* R$ M
2. if abs(3*x(1)+x(2)-10)<=0.5, s6 _6 z4 ^' L2 l
   
3. y=1;0 ^, A& `\" J( D* Q' a' H! w
   
4. else
   , N8 x; y2 j. i# _' J1 Y
5. y=0;: N- S2 a3 O+ O! {/ x
   
6. end

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1. %MC搜索* v2 D( \* \. w
   
2. %复杂度低随机性强# X9 v4 I' X2 M6 z
   
3. r1=unifrnd(0,10,100000,1);                                       %产生x1的n*1随机矩阵) d0 K5 Z' x8 s  w- z! h, d8 g
   
4. r2=unifrnd(0,10,100000,1);                                       %产生x2的n*1随机矩阵5 t% \$ v3 l+ p
   
5. sol=[r1(1) r2(1)];( P) _, Q! \# |1 e% \0 ~; `4 |4 y
   
6. z0=-inf;                                                         %z0初始化
   3 {8 B& U  I4 w$ i' \9 J- F
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& d# Y7 T2 p  h9 M+ ?4 P4 k
   
8. for i=1:100000
   8 a% z8 S: i. a% K: m2 p$ ~0 @7 f4 F
9. x1=r1(i);
   / N+ @' \3 @% p; o; p! ?) U) X
10. x2=r2(i);' i# x9 U; B\" ], f6 V8 i
    
11. y=yueshu([x1 x2]);2 c5 ~* O( c$ X7 Y; x
    
12. if y==1                                                          %当满足约束条件时) @& g/ g- W8 a2 p* l0 x, P) _% |
    
13. z=f([x1 x2]); 9 s/ ~9 F2 i3 G+ {4 L! \. X! {! L* J
    
14. if z>=z0                                                         %求最大值  y( g, {  ?2 S( e4 D
    
15.     z0=z;7 b3 ]+ O9 B) a% [# m5 A' a
    
16.     sol=[x1 x2];                                                 %最值解
    ; B' M4 V) p, r\" M
17. end
    \" F3 @$ z! s1 v. v\" @7 L
18. end( m1 \  N3 ?; k\" r$ p# }
    
19. end
    7 W3 b( v* x/ i- u( p
20. sol  N6 f, I( j$ K! d
    
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。

- }( |! g2 d( t: b$ t
7 |5 W" ^9 C" G- a: [
) G4 u7 J3 X* K