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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  {  ?9 M\" ]4 o# N* d  W2 E5 V
  2. f=-[2 1 4 3 1]'; A=[0 2 1 4 2; 3 4 5 -1 -1]; B=[54; 62]; \" v8 Z2 ~2 Z\" S# q\" q* |
  3. xm=[0,0,3.32,0.678,2.57]; Ae=[]; Be=[];  b- p9 q; r* [. l- `) k
  4. [x,f_opt,key,c]=linprog(f,A,B,Ae,Be,xm);  %求解一般线性规划问题  r' [4 u* F* R
  5. ctype=[-1; -1];  xM=inf*ones(5,1); intlist=ones(5,1);; o# C( k8 w8 t2 S! j, }
  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:$ B2 ]9 I  {- \6 b

8 `" s4 J( {- D7 M6 q8 c1. `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。% J0 ?/ T' R% A* S% c+ u
' V( B% e1 e* [% M
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`。
/ @, X0 {6 u9 F' v, L6 d/ K4 w0 L( l1 B
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`。
& G4 Z2 E7 s  O0 S
& l$ Q, V2 _8 k4. `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`。
$ c3 i5 l7 h; z% L2 `5 x+ l$ t/ B3 W9 v2 I* i! e3 \1 W
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`。
2 I( _. ]3 X8 _
0 Q6 ?4 w* E7 V7 n: v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。
$ y$ i$ v# ~( X. T0 i$ K7 F  E) c
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# N9 ~* c. C9 M# N' W" O: H( \8 z4 O' K/ d. L+ t/ W4 I
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