如何在MATLAB中用蒙特卡洛法解非线性规划问题

 时间:2024-11-09 01:53:23

使用MATLAB软件编程,利用蒙特卡洛法的基本思想求解非线性规划问题

工具/原料

电脑

MATLAB软件

用蒙特卡洛法求解的基本思想

1、在估计的区域内随机取若干试验点。

2、然后从实验点中找出可行点。

3、再从可行点中选择最小点。

基本假设

1、试验点的第j个分量xj服从[aj,bj]内的均匀分布.

求解过程

1、先产生一个随机数作为初始试验点,以后则将上一个试验喘揲塾疖点的第j个分量随机产生,其它分量不变而产生一新的试验点.这样,每产蟮烫忿垴生一个新试验点只需一个新的随机数分量.当K>MAXK或P>MAXP时停止迭代.

2、符号说明:P:试验点总数;  MAXP:最大试验点总数;K:可行点总数; MA哗收鳜借XK:最大可行点数;X*:迭代产生的最优点; Q:迭代产生的最小值f(X*),其初始值为计算机所能表示的最大数.

MATLAB编程步骤:

1、确定求解的非线性规划问题,如图所示。

如何在MATLAB中用蒙特卡洛法解非线性规划问题

2、依次编写三个m文件,首先编写目标函数的m文件,如图所示。

如何在MATLAB中用蒙特卡洛法解非线性规划问题

3、然后编写约束条件的m文件,如图所示。

如何在MATLAB中用蒙特卡洛法解非线性规划问题

4、再依据蒙特卡洛法求解的基本思想编写主程序的m文件。先初始化,利用unifrnd函数产生服从均垮樨怯礤匀分布的随机数,作为试验点。

如何在MATLAB中用蒙特卡洛法解非线性规划问题

5、然后调用目标函数和约束条件的m文件,找出最优解,如图所示。

如何在MATLAB中用蒙特卡洛法解非线性规划问题

6、最后,显示找到的最优解,如图所示。

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7、保存编好的程序,运行结果如图所示。

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