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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 c1ex5
    4 e$ Y* h& W! f4 X: ~) l
  2. f=-[2 1 4 3 1]'; A=[0 2 1 4 2; 3 4 5 -1 -1]; B=[54; 62]; # M, m$ |2 x0 Y( P) F
  3. xm=[0,0,3.32,0.678,2.57]; Ae=[]; Be=[];
    / C, y* W) C+ ^\" y/ S7 B
  4. [x,f_opt,key,c]=linprog(f,A,B,Ae,Be,xm);  %求解一般线性规划问题' M9 C: ~\" ?! i' {# {  y
  5. ctype=[-1; -1];  xM=inf*ones(5,1); intlist=ones(5,1);7 ?* c# C8 o, g; ]/ F
  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:
2 ^7 X4 z2 r4 q8 y  f9 r4 @6 z1 ^
/ w' c+ n! x6 J4 Z, x3 E8 d1. `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。8 d* A1 ^8 R4 [
& p' a1 J/ `4 d7 _$ R
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`。' U: T; i1 }: W# x5 @) k+ x4 z
0 @; |7 r$ `# B: 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`。
7 w1 y& _, u$ Q& o! ~) U) Q+ X' X! M6 e; r1 B) C# `9 a
4. `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`。/ }/ t/ U5 s3 N6 G9 E* O

. g! B# T: o8 l5. `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`。
& R9 A8 I# b% Q: m
  F# @9 n3 L: J2 A& Y( i' V; e, I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。
+ z8 m. R7 j- [& ]9 M9 h4 C6 r5 Q& ]8 k- T5 H0 @. H

( r9 }& \1 s! V* ?+ |
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