如何在MATLAB中用蒙特卡洛法解非线性规划问题

1. 如何在MATLAB中用蒙特卡洛法解非线性规划问题

　　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．
 　　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．
　　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；　  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．
 
　　MATLAB编程步骤：
　　1
　　确定求解的非线性规划问题 
　　2
　　依次编写三个m文件，首先编写目标函数的m文件 
　　3
　　然后编写约束条件的m文件 
 　　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函数产生服从均匀分布的随机数，作为试验点。
 　　5

　　然后调用目标函数和约束条件的m文件，找出最优解 
　　6
　　最后，显示找到的最优解 
　　7
　　保存编好的程序，

2. 如何在MATLAB中用蒙特卡洛法解非线性规划问题

　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．
 　　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．
　　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；　  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．
 
　　MATLAB编程步骤：
　　1
　　确定求解的非线性规划问题 
　　2
　　依次编写三个m文件，首先编写目标函数的m文件 
　　3
　　然后编写约束条件的m文件 
 　　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函数产生服从均匀分布的随机数，作为试验点。
 　　5

　　然后调用目标函数和约束条件的m文件，找出最优解 
　　6
　　最后，显示找到的最优解 
　　7
　　保存编好的程序，

3. matlab如何实现蒙特卡洛算法

1、首先我们启动matlab，新建一个函数文件。

2、在弹出的编辑窗口中输入如下代码。该代码的目的是创建蒙特卡洛主函数。

3、然后我们保存该函数文件。

4、再建立一个函数文件，输入代码如下。该代码的目的是构造积分函数，保存上面的积分函数文件。

5、在命令行窗口中直接调用该函数，如图所示为求得的结果。

6、绘制出积分区域即可。

4. matlab如何实现蒙特卡洛算法？

1、首先我们启动matlab，新建一个函数文件。

2、在弹出的编辑窗口中输入如下代码。该代码的目的是创建蒙特卡洛主函数。

3、然后我们保存该函数文件。

4、再建立一个函数文件，输入代码如下。该代码的目的是构造积分函数，保存上面的积分函数文件。

5、在命令行窗口中直接调用该函数，如图所示为求得的结果。

6、绘制出积分区域即可。

5. matlab如何实现蒙特卡洛算法？

1、打开MATLAB软件，如图所示，输入一下指令。

2、它会提示你没有找到，这个帮助，接着，我们会看到一行蓝色的连接，如图中所示，我们点击进去。

3、接着就会跳出一个界面，如图所示，等待完成搜索，就可以看到MATLAB中所有与之相关的信息。

4、接着，我们可以单击右上方的“在命令框运行”。

5、接着，在命令窗口，会出现很多句英文的提示；然后会看到一个"***.m"；单击进去。
 
6、会出来一个脚本提示，如图所示；我们单击运行该脚本。

6. 蒙特卡洛算法

蒙特·卡罗方法（Monte
Carlo
method），也称统计模拟方法，是二十世纪四十年代中期由于科学技术的发展和电子计算机的发明，而被提出的一种以概率统计理论为指导的一类非常重要的数值计算方法。是指使用随机数（或更常见的伪随机数）来解决很多计算问题的方法。与它对应的是确定性算法。蒙特·卡罗方法在金融工程学，宏观经济学，计算物理学（如粒子输运计算、量子热力学计算、空气动力学计算）等领域应用广泛。
分子模拟计算
使用蒙特·卡罗方法进行分子模拟计算是按照以下步骤进行的：1．
使用随机数发生器产生一个随机的分子构型。2．
对此分子构型的其中粒子坐标做无规则的改变，产生一个新的分子构型。3．
计算新的分子构型的能量。4．
比较新的分子构型于改变前的分子构型的能量变化，判断是否接受该构型。若新的分子构型能量低于原分子构型的能量，则接受新的构型，使用这个构型重复再做下一次迭代。
若新的分子构型能量高于原分子构型的能量，则计算玻尔兹曼因子，并产生一个随机数。若这个随机数大于所计算出的玻尔兹曼因子，则放弃这个构型，重新计算。
若这个随机数小于所计算出的玻尔兹曼因子，则接受这个构型，使用这个构型重复再做下一次迭代。5．
如此进行迭代计算，直至最后搜索出低于所给能量条件的分子构型结束。