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)6 T$ i. A' [5 ^. l
   
2. if abs(3*x(1)+x(2)-10)<=0.56 B2 F* H' a0 O$ o9 r
   
3. y=1;
   / o1 \; I$ ]% [. P& S- X. }
4. else
   8 Z9 M9 Z' S8 K
5. y=0;
   3 q\" J3 D\" @( P& h
6. end

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1. %MC搜索
   : J, M/ X  H\" h
2. %复杂度低随机性强
   - p6 D! x1 c, q# S: [
3. r1=unifrnd(0,10,100000,1);                                       %产生x1的n*1随机矩阵
   5 _% p8 G7 w0 L' c$ P/ ^( S
4. r2=unifrnd(0,10,100000,1);                                       %产生x2的n*1随机矩阵0 F2 ?7 C+ z7 @% d' M+ ^! c
   
5. sol=[r1(1) r2(1)];) L# F+ d6 i% K7 o$ p
   
6. z0=-inf;                                                         %z0初始化3 h- u9 l6 }5 e
   
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( O/ [- w\" X; W) B. B( x/ {6 M
   
8. for i=1:1000000 f% V/ Q; ?7 \3 |\" g- E
   
9. x1=r1(i);3 c3 Z8 b$ o% e
   
10. x2=r2(i);% C0 E2 |3 T8 z* y1 U5 h
    
11. y=yueshu([x1 x2]);8 f+ r, ^1 B1 l) d) P& K\" Q
    
12. if y==1                                                          %当满足约束条件时
    2 S) `$ l' N) ?
13. z=f([x1 x2]); 9 S3 K/ p2 R) F9 z2 A
    
14. if z>=z0                                                         %求最大值
    , Q5 [9 H6 x' ~6 n  I' p' z
15.     z0=z;) \3 ], x) w+ X7 s& n. M# s: E
    
16.     sol=[x1 x2];                                                 %最值解
    - p* [1 H0 b  f9 C
17. end
    / ?3 z8 \3 K0 T, i+ I* v( B
18. end# G- g8 {$ W& N0 O, x! g, z
    
19. end5 g+ t/ x# y' Q! f6 x2 X  U- Q( a: T
    
20. sol
    \" T5 p( R$ w, q( {
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。
: s1 n$ F( w8 T  [' {


' [) W$ @% v6 I) J8 J