该Matlab代码，标记为sequential_chance_constrained，用于序贯蒙特卡洛方法。

简介：
该程序提供了一种结合机会约束的顺序凸近似方法的Matlab实现，专门用于解决联合机会约束问题。该方法采用蒙特卡洛技术，并对条件风险值（CVaR）和风险值的顺序凸近似值（迭代dc）进行了比较分析。用户可以通过直接运行Matlab代码example_run.m来体验该算法。为了便于理解，建议参考以下结果图示： 文件example_run.m包含主要的运行逻辑，首先调用main_function.m进行操作，该函数负责生成样本、应用CVaR近似、ε近似以及dc近似，并返回预定的设置参数下的结果。gensample.m用于生成所有随机变量的正态分布数据。obj_fun.m定义了目标函数。quantile.m和con_fun_cvar.m,con_fun_dc.m,con_fun_eps.m分别定义了约束条件和相应的边界函数。opt_cvar.m,opt_dc.m,opt_eps.m则包含了针对CVaR、一步直流逼近和ε逼近的优化过程。lincave.m实现了凹函数的线性近似。此外，参考文献[hong2011sequential]提供了相关信息。