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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
    + a# @7 `8 ^4 \+ }, J9 k
  2. f=-[2 1 4 3 1]'; A=[0 2 1 4 2; 3 4 5 -1 -1]; B=[54; 62];
    3 }+ E1 z$ Q- L7 q
  3. xm=[0,0,3.32,0.678,2.57]; Ae=[]; Be=[];+ ]+ p& t  O* K
  4. [x,f_opt,key,c]=linprog(f,A,B,Ae,Be,xm);  %求解一般线性规划问题
    7 f; q\" Z$ @- e: e9 r# F. A3 m. F( j
  5. ctype=[-1; -1];  xM=inf*ones(5,1); intlist=ones(5,1);0 }\" K# q( ~1 Y$ O8 f& s+ 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:3 `) U% F- n5 n# y) j% Q9 f

% H6 E0 r) \' W. w+ n6 Z' F3 j1. `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。
! ^( z+ L: m/ ?, c; [3 Q4 Y
+ [( X0 b/ T4 K; I1 W8 v7 {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`。
$ K0 N9 p- F5 m3 `- }. y4 N+ P8 F! L! c. u7 u  N5 Q6 [5 q5 N
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 g* a# \2 y; Q$ _) Q, N

; u0 S- X0 Y9 L  ~' q3 `; d4. `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# ~2 C5 _+ d; g0 ~( [  C8 G% x8 b8 \" M( x6 {' @. u6 A9 @
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`。
5 a' i3 ]( d- F5 C# ~6 U: O1 _. D! f; S/ T5 @+ r4 A3 _1 z, t
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。
4 r- p0 I* l. A7 }8 K7 J3 m' B8 V! W

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* A$ q- W2 l; r$ l, [- B& ]) q1 x- q
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