matlab用蒙特卡洛法计算变量很多的非线性整数规划可行吗

rand('state',sum(clock));
p0=0;
tic
for i=1:10^7
    x(1:210)=randi([0,1],1,210);
  [f,g]=ELP(x);
  if sum([g(1:4)==zeros(1,4) g(5:14)<=zeros(1,10) g(15:24)<=zeros(1,10) g(25)==0  g(26:65)==zeros(1,40) g(66)>=0])==66
      if p0<f
          x0=x;
          p0=f;
      end
  end
end
  x0,p0
 toc

这个规划问题有66个方程组，210个变量，程序运行了很长时间，最后无解。想请教一下各位大神是不是变量很多的话这个算法就不能用了，还是说我采样不够，或者是一些其他问题，谢谢大佬！！！

function [f,g]=mas(x)
for i=1:4
    g(i)=sum(x(i:4:4*i+33))-6;
end
for i=1:10
    g(i+4)=sum(x(4*i-3:4*i))-3-x(i+40);
end
for i=1:10
    g(i+14)=-sum(x(4*i-3:4*i))+4*x(i+40);
end
g(25)=sum(x(41:50))-4;
for j=1:10
    for i=1:4
        c(i,j)=x(16*j+4*i+31:16*j+4*i+34)*gradep(4*i-3:4*i,2*j-1);
    end
end
for j=1:10
    for i=1:4
        d(i,j)=x(16*j+4*i+31:16*j+4*i+34)*gradep(4*i-3:4*i,2*j);
    end
end
for i=1:40
    g(i+25)=sum(4*i+47:4*i+50)-1;
end
s1=0;
for j=1:10
    for i=1:4
        s1=s1+x(4*j+i-4)*log(d(i,j));
    end
end
 f=exp(s1) ;
s=0;
for j=1:10
    for i=1:4
        s=s+c(i,j)*x(4*j+i-4);
    end
end
    g(66)=s-236.2;

这个是函数文件，里面那个gradep是一个16*20的矩阵，因为实在太多了，那段矩阵我没裁。

蒙特卡洛法可以用于求解变量很多的非线性整数规划问题，但是计算时间和精度都会受到影响。在使用蒙特卡洛法求解非线性整数规划问题时，需要注意以下几点：

1. 采样数量：采样数量越多，求解结果越精确，但同时计算时间也会相应增加。需要根据实际情况进行权衡。

2. 初始解的质量：蒙特卡洛法通常需要一个好的初始解，否则可能会陷入局部最优解。可以通过其他算法或者人工构造一个较好的初始解。

3. 算法的收敛性：蒙特卡洛法本质上是一种随机算法，其收敛性可能不如确定性算法，需要进行充分的测试和验证。

在您提供的代码中，可以考虑增加采样数量和改进初始解的质量，或者尝试使用其他求解算法，如遗传算法、模拟退火等。另外，您可以检查一下代码是否存在错误或者计算问题，以确保求解过程的正确性。