复合形法VC程序：目标函数与可行性判断

复合形法是一种在优化问题求解中常用的数值方法，特别是在多变量非线性规划中。本资源是一份用Visual C++编写的程序，实现了复合形法的基本步骤。程序包含以下几个关键部分： 1. **目标函数子程序** `objfx(float x[])`: 这个函数接收一个浮点型数组`x`作为输入，表示设计变量，其目的是计算并返回目标函数的值。在实际应用中，这个函数根据设计变量的具体表达式来评估函数的优劣。 2. **主程序** `main()`: 主程序是整个程序的核心，它调用其他辅助函数来进行复合形法的迭代计算。这个程序会涉及到约束条件的检查、中心点的计算以及目标函数值的排序等步骤。 3. **可行性判断** `gau(float x[], float g[], int kg)`: 这个函数用于判断复合形点是否满足所有约束条件。通过比较目标函数值`g[]`与零的关系，如果所有`g[i]`非负，表明该点是可行的，返回1；否则返回0，表示需要调整设计变量。 4. **中心点计算** `xcent(int n, int k, int ll, int lh, float x0[], float xcom[][100])`: 这个函数用于计算复合形的中心点，通过线性加权平均的方式，根据给定的矩阵`xcom`中的子集计算新的中心点`x0[]`。 5. **目标函数值排序** `fxse(int n, int k, float x[], float xcom[][100], float fxk[])`: 使用冒泡排序算法对目标函数值`fxk[]`进行降序排列，并相应地更新设计变量`x[]`和矩阵`xcom[]`，以保持它们之间的对应关系。 在整个程序中，用户需要提供初始设计变量`x[]`、复合形的顶点矩阵`xcom`、以及目标函数值数组`fxk[]`作为输入。程序通过迭代过程不断调整设计变量，直到找到满足约束条件且目标函数值最优的解。这种方法对于解决复杂的多目标优化问题非常实用，因为它能够处理非线性和非凸的决策空间。通过这个VC程序，开发者可以实现复合形法的实际应用，适用于诸如工程设计、经济规划等领域的优化问题。