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- function c1ex5! x, w+ M! X+ v# r' M\" D0 O/ J$ l
- f=-[2 1 4 3 1]'; A=[0 2 1 4 2; 3 4 5 -1 -1]; B=[54; 62];
3 a# [/ b X5 c5 ^( b0 N0 K$ B - xm=[0,0,3.32,0.678,2.57]; Ae=[]; Be=[];
\" ]/ W+ [' h6 Q8 U% j. ?! G$ }- i - [x,f_opt,key,c]=linprog(f,A,B,Ae,Be,xm); %求解一般线性规划问题* c1 _; S$ ]6 U2 w0 c8 J2 T' U
- ctype=[-1; -1]; xM=inf*ones(5,1); intlist=ones(5,1);
\" P5 V1 p* s6 ]' k - x=ipslv_mex(f,A,B,intlist,xM,xm,ctype) % 求解整数规划,要求安装整数规划工具箱
复制代码 这段代码是一个 MATLAB 脚本,用于求解线性规划和整数规划问题。下面是对代码的解释:
4 t# U5 V) |; d: d! }: O+ g
' h; j* [* o' J& X2 V4 \1. `function c1ex5`: 这一行定义了 MATLAB 函数 `c1ex5`,该函数用来执行线性规划和整数规划问题的求解。; d& p; {' E, T
3 G! M4 \" ?( K
2. `f=-[2 1 4 3 1]'; A=[0 2 1 4 2; 3 4 5 -1 -1]; B=[54; 62]; xm=[0,0,3.32,0.678,2.57]; Ae=[]; Be=[];`: 这几行定义了线性规划问题的目标函数系数 `f`,约束矩阵 `A`,约束向量 `B`,初始解向量 `xm`,以及额外的约束矩阵和向量 `Ae` 和 `Be`。
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j L$ e0 I0 v2 H2 B/ r8 j# K3. `[x,f_opt,key,c]=linprog(f,A,B,Ae,Be,xm);`: 这一行调用了 MATLAB 的 `linprog` 函数,用于求解一般线性规划问题。它会返回最优解 `x`,最优值 `f_opt`,解的状态 `key`,以及迭代次数 `c`。
- K+ M- a$ ~4 O: t. j: |
# \) \( J) m* |/ \7 J4. `ctype=[-1; -1]; xM=inf*ones(5,1); intlist=ones(5,1);`: 这几行定义了整数规划问题的类型 `ctype`,上下界 `xM`,以及整数变量列表 `intlist`。
" v2 Z1 S+ @# F" d
. o1 g* s# l, |3 f% @5 ^3 ]/ A5. `x=ipslv_mex(f,A,B,intlist,xM,xm,ctype)`: 这一行调用了整数规划求解函数 `ipslv_mex`,用于求解整数规划问题。这需要安装整数规划工具箱。它会返回整数规划问题的最优解 `x`。
0 K A9 e+ q6 c- Z4 B9 L6 U8 f+ L: T& c" j6 t( [ R2 E
总的来说,这段代码首先求解了一个一般线性规划问题,然后又求解了一个整数规划问题。通过调用相应的 MATLAB 函数,可以得到线性规划和整数规划问题的最优解和最优值。
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