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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
    * l\" |$ Y. n2 l. u- {
  2. f=-[2 1 4 3 1]'; A=[0 2 1 4 2; 3 4 5 -1 -1]; B=[54; 62]; 7 X7 J\" w) G& U' b, I$ j/ h
  3. xm=[0,0,3.32,0.678,2.57]; Ae=[]; Be=[];/ u7 t# ]- h3 d! H
  4. [x,f_opt,key,c]=linprog(f,A,B,Ae,Be,xm);  %求解一般线性规划问题
    8 o6 g: }/ J% ^( ^- U
  5. ctype=[-1; -1];  xM=inf*ones(5,1); intlist=ones(5,1);
    . u5 |2 @- I: v
  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:
+ b: ^8 u% |3 b/ {/ W' B) e- V8 S/ Q( l) y& p' F9 T- k1 O
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。/ a; J4 q" d5 ?% c# z: x

* s, Y* `1 W1 F3 j" f3 y2. `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`。; ?& h% P  i+ K. W: a& T
, N# W1 N9 Z7 [" r, ~7 r. u: e
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 h9 W  B; m" z; i! @& V. o) a. E; [9 H  Y) V- q
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`。
: N6 o# A  x3 a$ V$ E) h
( B6 j" S' n2 H2 t5. `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`。! L1 L+ d/ d7 b. K1 Z* w" @6 ~
& ]6 a$ Y# d% j# d5 y+ 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。
, J8 Q1 M8 I$ X/ D' `; U+ B0 H* i9 X
* D3 e+ @% T; Z! p
4 U4 Z/ O! c. v* T
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