使用文献中的方法给出matlab代码来解决文献中的算例1

根据提供的文献资料，要实现数值示例1（Numerical Example 1）中所述的时间相关可靠性基于设计优化（TRBDO）问题，并且采用文中提出的方法如TLM/RIA或SDRAO解决问题，以下是一段伪代码示意如何用MATLAB编写程序。请注意，这只是一个概念性的伪代码框架而非完整的可运行代码：

% 初始化参数
mu_X = [2.5, 2.5]; % 初始设计变量
target_reliability = 0.9772;
time_interval = linspace(0, 1, 11); % 时间区间离散化为11个时间点
convergence_tolerance = 1e-3;

% 主循环开始
while true
    % 对于每个时间点执行内层循环以找到最可能失效点（MPFP）
    for t = time_interval
        [MPFP, ~] = SolveForMPFP(mu_X, t);
    end
    
    % 更新转移向量并求解新的最优设计
    shifting_vector = ComputeShiftingVector(MPFP);
    [new_mu_X, obj_val] = SequentialQuadraticProgramming(mu_X - shifting_vector);

    % 检查收敛条件
    if norm(new_mu_X - mu_X) / norm(new_mu_X) <= convergence_tolerance
        break;
    else
        mu_X = new_mu_X;
    end
end

% 输出结果
disp(['最终设计参数: ', num2str(new_mu_X)])
disp(['目标函数值: ', num2str(obj_val)])

function [MPFP, beta] = SolveForMPFP(current_design, time)
    % 这里需要实现具体的MPFP搜索算法，例如AHL-RF方法
    % 返回当前设计和给定时间下的MPFP及其可靠性指标beta
end

function shifting_vector = ComputeShiftingVector(MPFP)
    % 计算转移向量的过程
end

function [optimal_solution, obj_val] = SequentialQuadraticProgramming(starting_point)
    % 使用SQP算法从起始点出发寻找新设计点及目标函数值
end

此代码展示了主循环与子循环结构，以及如何结合具体算法步骤进行迭代优化。实际应用时你需要根据论文描述的具体算法细节填充`SolveForMPFP`、`ComputeShiftingVector` 和 `SequentialQuadraticProgramming` 函数的内容。