基於matlab的隨機取樣計算法

對於線性規劃而言，有著成熟且有效的方法，而對於非線性整數規劃而言，沒有通解，儘管限制變數為整數而增加了難度，然而整數解為有限個，於是可以用列舉法求解方案。

當然在乙個自變數維度很大和取值範圍很寬的情況下，企圖用窮舉法計算最優值是不現實的，但是根據概率理論可知，完全可以得出乙份滿意解。

下面是matlab實現隨機取樣計算：

我們這裡取非線性規劃函式，定義目標函式f和約束向量g

function [f,g]

=mengte
(x);f=x
(1)^
2+x(
2)^2
+3*x
(3)^
2+4*
x(4)
^2+2
*x(5
)^2-
8*x(
1)-2
*x(2
)-3*
x(3)
-x(4
)-2*
x(5)
;g(1
)=sum(x)
-400;g
(2)=
x(1)
+2*x
(2)+
2*x(
3)+x
(4)+
x(5)
-800;g
(3)=
2*x(
1)+x
(2)+
6*x(
3)-200;g
(4)=
x(3)
+x(4
)+5*
x(5)
-200
;

rand

('state'
,sum
(clock));
%採用時間作為隨機數的初始狀態，保證不會出現相同的隨機數
p0=0
;tic;
%開始計時
for i=1:
10^5 x=99*
rand(5
,1);
x1=floor
(x);
%x向下取整
x2=ceil
(x);
%x向下取整
[f,g]
=mengte
(x1);if
sum(g<=0)
==4if p0<=f
x0=x2;po=f;
endend[f,g]
=mengte
(x2);if
sum(g<=0)
==4if p0<=f
x0=x2;po=f;
endendend
x0po
toc%停止計時

>> main

x0 =262
99113po =
37269
時間已過 0.947124 秒。

非線性整數規劃 Matlab 隨機取樣計算法

matlab求下列整數 目標函式f,約束條件g function f,g mengte x f x 1 2 x 2 2 3 x 3 2 4 x 4 2 2 x 5 2 8 x 1 2 x 2 3 x 3 x 4 2 x 5 g 1 sum x 400 g 2 x 1 2 x 2 2 x 3 x 4 ...

Matlab產生隨機序列，並取樣

clear all m 10 bit數 符號數 n 100 總取樣數 l n m 每bit取樣數 emp rate 0.5 占空比 imp round rand 1,m round 四捨五入 rand m,n 產生 0,1 之間的均勻分布的隨機數，返回m n的矩陣 imp randi 0,1 1,m...

基於MATLAB的極值計算方法

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