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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 c1ex52 ?& {- Z) L6 X$ a7 p6 A6 P3 O3 C5 _5 N
  2. f=-[2 1 4 3 1]'; A=[0 2 1 4 2; 3 4 5 -1 -1]; B=[54; 62]; * R4 V% W5 z5 X
  3. xm=[0,0,3.32,0.678,2.57]; Ae=[]; Be=[];  l) B4 y, R2 c5 b
  4. [x,f_opt,key,c]=linprog(f,A,B,Ae,Be,xm);  %求解一般线性规划问题$ y1 L, L/ m$ v7 R/ e\" u\" J
  5. ctype=[-1; -1];  xM=inf*ones(5,1); intlist=ones(5,1);# X, U: w+ S; _
  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:" p4 X9 D2 n' n

+ {. S9 |% B" t) ^. m2 _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。( S& |* O3 D  B8 x( a( p* D" K

) ^; h& |; a5 \7 G2. `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`。
8 H( r! H6 R6 }- [/ u# E% U; c  A
7 \2 d( V5 O  |6 K: r. B3. `[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`。6 {! b" g" u+ d. Y# [0 T

. T4 l) r$ w" o- B9 s: p2 D4 j9 Y4. `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`。
, f3 ]" K6 w: L' O9 H" D" a$ F& E( w/ z& s1 g. G6 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`。, A$ f: T6 J# O. w1 V3 O0 {

5 @& E& C/ f  \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。; U, L% {) n  T

8 }* \! a* N( M9 C& ^( Q, _  R8 {9 n4 X% ]% P2 N9 d

6 {+ ]( G' p. R; ?! B
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