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基本是利用linprog函数,简单给你介绍一下这个函数:
首先将线性规划问题化为标准型:
min
z=cx
s.t.
A1x<=b1
A2x=b2
v1<=x<=v2
然后利用指令[x,fv,ef,out,lambda]=linprog(c,A1,b1,A2,b2,v1,v2,x0,opt)
即可。不需要设置的部分可以省略。
针对你的问题,对应标准型的矩阵设置为:
z=-[2
5
0
0
0];
%A1和b1不需要设置
A2=[1
0
1
0
0;2
0
0
1
0;3
2
0
0
1];
b2=[4
12
18];
v1=[0
0
0
0
0];
%v2设置的大一点就行
v2=[1e10
1e10
1e10
1e10
1e10];
取初值,比如x0=[0
0
0
0
0];
然后[x,fv,ef,out,lambda]=linprog(c,[],[],A2,b2,v1,v2,x0,[]);
就行了。
我临时编的,没编译,有问题直接告诉我就行。。。
有两个问题,第一个,你的问题里要求最大值,但是标准型是求取最小值,所以把c向量取你题中的相反数,这样得到的最优解不变,但是结果目标函数要变成相反数。
V1,v2是对x向量的上下限限制,你的题里下限就是[0
0
0
0
0],上限是正无穷。
A1和b1对应不等式约束,换算成我上面写的标准形式的。
还有我写错了不好意思,最后一句改成[x,fv]=linprog(z,[],[],A2,b2,v1,v2,x0,[])
就行了
首先将线性规划问题化为标准型:
min
z=cx
s.t.
A1x<=b1
A2x=b2
v1<=x<=v2
然后利用指令[x,fv,ef,out,lambda]=linprog(c,A1,b1,A2,b2,v1,v2,x0,opt)
即可。不需要设置的部分可以省略。
针对你的问题,对应标准型的矩阵设置为:
z=-[2
5
0
0
0];
%A1和b1不需要设置
A2=[1
0
1
0
0;2
0
0
1
0;3
2
0
0
1];
b2=[4
12
18];
v1=[0
0
0
0
0];
%v2设置的大一点就行
v2=[1e10
1e10
1e10
1e10
1e10];
取初值,比如x0=[0
0
0
0
0];
然后[x,fv,ef,out,lambda]=linprog(c,[],[],A2,b2,v1,v2,x0,[]);
就行了。
我临时编的,没编译,有问题直接告诉我就行。。。
有两个问题,第一个,你的问题里要求最大值,但是标准型是求取最小值,所以把c向量取你题中的相反数,这样得到的最优解不变,但是结果目标函数要变成相反数。
V1,v2是对x向量的上下限限制,你的题里下限就是[0
0
0
0
0],上限是正无穷。
A1和b1对应不等式约束,换算成我上面写的标准形式的。
还有我写错了不好意思,最后一句改成[x,fv]=linprog(z,[],[],A2,b2,v1,v2,x0,[])
就行了
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