如何在MATLAB中用蒙特卡洛法解非线性规划问题？

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在估计的区域内随机取若干试验点。

然后从实验点中找出可行点。

再从可行点中选择最小点。

先产生一个随机数作为初始试验点,以后则将上一个试验点的第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．

符号说明：P: 试验点总数；　　MAXP：最大试验点总数；K: 可行点总数；　  MAXK：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．

确定求解的非线性规划问题，如图所示。

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。

然后编写约束条件的m文件，如图所示。

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函数产生服从均匀分布的随机数，作为试验点。

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。

最后，显示找到的最优解，如图所示。

保存编好的程序，运行结果如图所示。