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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 |正序浏览
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  1. function c1ex5% V' x8 k  H+ C/ }2 [, V9 K
  2. f=-[2 1 4 3 1]'; A=[0 2 1 4 2; 3 4 5 -1 -1]; B=[54; 62];
    2 m0 F1 P6 C# n' m% X
  3. xm=[0,0,3.32,0.678,2.57]; Ae=[]; Be=[];3 o4 R* k: t9 a, s$ D: L0 L' H7 b6 G
  4. [x,f_opt,key,c]=linprog(f,A,B,Ae,Be,xm);  %求解一般线性规划问题
    1 D, J  c7 Z9 t  n\" ^% L
  5. ctype=[-1; -1];  xM=inf*ones(5,1); intlist=ones(5,1);
    \" {- s$ q; G8 F6 n
  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:
5 i, l1 l  B; @# K2 U; @6 E; w7 [  P2 j% E
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。4 Y" P- U% ~% h2 l" ]% L

8 V  O  k' V: {4 C0 P2. `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`。
- W% W+ E3 ?# ~/ y  c9 }" U$ R/ q8 `- _% r" F2 S8 T
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`。4 k' d: f. F7 N9 w" I

3 W% Q8 C3 }/ F- W1 v; {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`。
' b9 m6 a- @4 z! K$ c3 g6 p+ r& ~6 q' }& U
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`。
# w5 i9 f& q6 i5 n7 V2 G
! W' j) |' X5 v' j! o* b. u$ _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。, y0 x/ F, S$ V7 n; w/ Q9 k, ?
0 Q( `7 f5 r; i" @- i, C/ v( {

) `& d6 n! g/ l; H# m# h' ^* h# G6 e( i" _2 u
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