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matlab 求解线性规划和整数规划问题

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发表于 2024-4-27 16:24 |只看该作者 |倒序浏览
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  1. function c1ex53 t  C+ O% e6 W- i
  2. f=-[2 1 4 3 1]'; A=[0 2 1 4 2; 3 4 5 -1 -1]; B=[54; 62];
    & b1 [  Y6 d+ E  k
  3. xm=[0,0,3.32,0.678,2.57]; Ae=[]; Be=[];4 W3 X7 s3 `8 H2 o/ q! n' F
  4. [x,f_opt,key,c]=linprog(f,A,B,Ae,Be,xm);  %求解一般线性规划问题
    1 \# z/ l1 R8 B& U* \3 i; B. |
  5. ctype=[-1; -1];  xM=inf*ones(5,1); intlist=ones(5,1);
    : [- s, {6 W# y& e' T
  6. 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:
+ }; A4 n) u( `6 N0 z( |5 |- g, H5 x3 {% k) Y/ G8 g5 }
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。
5 e9 |) p5 X9 D! _: s* X5 U% L% z/ o1 s
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`。! ?' Z0 x5 W7 M( q, S+ V
0 Y4 V" ]% p& D9 ?. g
3. `[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`。! M* f) J; Y" P( I

' C7 j3 Q" x) g1 T4. `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`。
5 c5 N0 G  I- y; v6 s( g3 E8 @+ a
5. `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`。% U- t  K& L0 S5 W, d! c( L7 o+ j+ T

' K* h" w3 N2 d, B7 j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。1 A& F0 B1 \6 x! o
7 a- f- B9 r# S; Y. P3 b
5 g$ T* R% ?5 _7 o* W
2 q( ~+ c; Q( }9 D* m
zan
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