线性规划问题求解MATLAB编程"程序"及运输结果
max[1/2(-0.0138+0.1343)x1+1/2(-0.258+0.2767)x2+1/2(-0.0379+0.1136)x3+1/2(-0.0347+0.08...
max[1/2(-0.0138+0.1343)x1+1/2(-0.258+0.2767)x2+1/2(-0.0379+0.1136)x3+1/2(-0.0347+0.0867)x4]
min[1/2(0.012+0.214)x1+1/2(0.011+0.023)x2+1/2(0.214+0.756)x3+1/2(0.218+0.782)x4]
s.t. (0.101+2.512)x1+(0.312+0.456)x2+(1.987+2.146)x3+ (2.083+2.185)x4=(2.152+2.248)
x1+x2+x3+x4=1
x1,x2,x3,x4>0
max a1*[0.3499 *x1+0.1107 *x2+0.0942 *x3+0.0725 *x4] - a2*[0.7896 *x1平方+0.1162 *x2平方+0.2077 *x3平方+0.0469 *x4平方
s.t. x1+x2+x3+x4=1
x1,x2,x3,x4>0
其中:取a1=0.6;a2=0.4
x1是符号
x2是符号
x3是符号
x4是符号 展开
min[1/2(0.012+0.214)x1+1/2(0.011+0.023)x2+1/2(0.214+0.756)x3+1/2(0.218+0.782)x4]
s.t. (0.101+2.512)x1+(0.312+0.456)x2+(1.987+2.146)x3+ (2.083+2.185)x4=(2.152+2.248)
x1+x2+x3+x4=1
x1,x2,x3,x4>0
max a1*[0.3499 *x1+0.1107 *x2+0.0942 *x3+0.0725 *x4] - a2*[0.7896 *x1平方+0.1162 *x2平方+0.2077 *x3平方+0.0469 *x4平方
s.t. x1+x2+x3+x4=1
x1,x2,x3,x4>0
其中:取a1=0.6;a2=0.4
x1是符号
x2是符号
x3是符号
x4是符号 展开
3个回答
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%by dynamic
%see also http://www.matlabsky.com
%contact me matlabsky@gmail.com
%2009.2.20
%
%目标函数
f1=-0.5*[-0.0138+0.1343,-0.258+0.2767,-0.0379+0.1136,-0.0347+0.0867]';
f2=0.5*[0.012+0.214,0.011+0.023,0.214+0.756,0.218+0.782]';
%等式约束
Aeq=[0.101+2.512,0.312+0.456,1.987+2.146,2.083+2.185
1 1 1 1];
beq=[2.152+2.248;1];
%边界约束
lb=zeros(4,1);
%调用linprog函数求解线性规划
[x1,fval1]=linprog(f1,[],[],Aeq,beq,lb)
[x2,fval2]=linprog(f2,[],[],Aeq,beq,lb)
%see also http://www.matlabsky.com
%contact me matlabsky@gmail.com
%2009.2.20
%
%目标函数
f1=-0.5*[-0.0138+0.1343,-0.258+0.2767,-0.0379+0.1136,-0.0347+0.0867]';
f2=0.5*[0.012+0.214,0.011+0.023,0.214+0.756,0.218+0.782]';
%等式约束
Aeq=[0.101+2.512,0.312+0.456,1.987+2.146,2.083+2.185
1 1 1 1];
beq=[2.152+2.248;1];
%边界约束
lb=zeros(4,1);
%调用linprog函数求解线性规划
[x1,fval1]=linprog(f1,[],[],Aeq,beq,lb)
[x2,fval2]=linprog(f2,[],[],Aeq,beq,lb)
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Sievers分析仪
2024-10-13 广告
2024-10-13 广告
是的。传统上,对于符合要求的内毒素检测,最终用户必须从标准内毒素库存瓶中构建至少一式两份三点标准曲线;必须有重复的阴性控制;每个样品和PPC必须一式两份。有了Sievers Eclipse内毒素检测仪,这些步骤可以通过使用预嵌入的内毒素标准...
点击进入详情页
本回答由Sievers分析仪提供
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clc;clear;
a1=0.6;a2=0.4;
myfun=inline('-(0.6*(0.3499 *x(1)+0.1107*x(2)+0.0942*x(3)+0.0725*x(4)) - 0.4*(0.7896*x(1)^2+0.1162*x(2)^2+0.2077*x(3)^2+0.0469*x(4)^2))','x')
A=[];B=[];
Aeq=[1 1 1 1];Beq=1;
X0=[0.25 0.25 0.25 0.25];
%options=optimset
%options.TolCon=10e-17
[X,FVAL,EXITFLAG] = fmincon(myfun,X0,A,B,Aeq,Beq,[],[],[],[])
sumX=sum(X)
maxV=-FVAL
结果:
X =
0.2770 0.3372 0.1298 0.2559
FVAL =
-0.0669
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5
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A=[];B=[];
Aeq=[1 1 1 1];Beq=1;
X0=[0.25 0.25 0.25 0.25];
%options=optimset
%options.TolCon=10e-17
[X,FVAL,EXITFLAG] = fmincon(myfun,X0,A,B,Aeq,Beq,[],[],[],[])
sumX=sum(X)
maxV=-FVAL
结果:
X =
0.2770 0.3372 0.1298 0.2559
FVAL =
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EXITFLAG =
5
sumX =
1
maxV =
0.0669
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