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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
    : _2 d5 Z. {# N6 i+ G: ]1 v% g
  2. f=-[2 1 4 3 1]'; A=[0 2 1 4 2; 3 4 5 -1 -1]; B=[54; 62];
    ! |; D) S: O\" u
  3. xm=[0,0,3.32,0.678,2.57]; Ae=[]; Be=[];
    + U/ g7 {9 N- d
  4. [x,f_opt,key,c]=linprog(f,A,B,Ae,Be,xm);  %求解一般线性规划问题8 \1 j) J4 l9 X4 e9 e
  5. ctype=[-1; -1];  xM=inf*ones(5,1); intlist=ones(5,1);
    0 x6 ^2 c( Y6 D& i5 G
  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:* \6 ~" O. i& z* t% C- d" U

) ?# G: J$ _* a1 s( a! A1. `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。0 Y! G: [1 ~$ s. o% Z
0 T2 [5 K9 W5 K0 V% t6 u
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`。
2 m( g. Q" a. R. ^
2 P4 w2 Q- f- S, X% Q& \" g! ]9 U3. `[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`。; P* m4 r$ Z* a" `# {5 O
5 w7 b; L$ h7 V# D
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`。$ S  b& q% v. k! A. x1 C/ ^

" m; P$ c( A  M" i2 J5 r7 g5. `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`。" A) O2 g5 b, Z
* i8 x! O. _7 W1 N% y
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。
6 Q. S: |: ?2 ^: s' s* D) B# ]5 h4 J/ q; p6 a0 s! A1 D" U
+ u' V! ?. S6 Y/ }+ \- k

/ u* j8 O- a/ k% K! f  R  i
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