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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 |显示全部楼层
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  1. function c1ex5
    * B- R9 U3 b3 d, P5 [7 _9 X
  2. f=-[2 1 4 3 1]'; A=[0 2 1 4 2; 3 4 5 -1 -1]; B=[54; 62]; 5 n* }: _; z' U
  3. xm=[0,0,3.32,0.678,2.57]; Ae=[]; Be=[];
      ~% J2 c9 h) k5 \
  4. [x,f_opt,key,c]=linprog(f,A,B,Ae,Be,xm);  %求解一般线性规划问题
    * w0 S4 |4 \* t# [! L7 y2 z
  5. ctype=[-1; -1];  xM=inf*ones(5,1); intlist=ones(5,1);( m+ I# L0 S& W* T1 I5 T. ]
  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:
8 C3 c8 H1 @* m
1 q+ v% X+ Q8 @- ?8 ?  |, s$ j! Y1. `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 ]0 {- E: z* @$ s& Z1 f/ Y! Y5 D
+ p9 B2 }, y: z" D) f2 d' H0 y( j2. `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`。
- b& @3 N3 \: p
+ o6 T$ ~/ M! e0 a3. `[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`。  M. a  k2 N$ K+ {$ a

0 e' i% W, O5 S6 s% j4. `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`。
+ g: d$ U3 ~+ x; E' g- M0 t
4 l! r9 A+ S* O( 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`。
- k' |" _' G" _- F) p0 G. r1 M6 b& g6 l& @, A! n3 n" h
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 B+ X1 q( S# D: K' ]3 R$ f, L
" q5 p2 N/ i) v5 c& ?
/ A- P* n  l7 v% `; p
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