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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  v% _7 l. h1 Y+ S0 g
  2. f=-[2 1 4 3 1]'; A=[0 2 1 4 2; 3 4 5 -1 -1]; B=[54; 62]; 1 M- k, Z2 N' r; a* `
  3. xm=[0,0,3.32,0.678,2.57]; Ae=[]; Be=[];. ~+ X* }2 g6 h6 }
  4. [x,f_opt,key,c]=linprog(f,A,B,Ae,Be,xm);  %求解一般线性规划问题
    3 I$ R4 l0 B; p7 G) s: L! _8 o! h, c' g
  5. ctype=[-1; -1];  xM=inf*ones(5,1); intlist=ones(5,1);
    % D: d% V1 G2 p* N
  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:
' g" i; |8 \( [  l, R: y3 R( w) V9 m. \6 t" n
1. `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。$ b7 Z9 o: {9 s4 z5 b$ B5 `8 ^
5 c5 z6 B' b5 V+ C9 S- C5 G9 R5 E
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`。7 M. x; E! _7 W5 L" p
" {  I5 J" R* {
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`。
3 o2 p* D- v' [7 h
: T8 h( n4 P3 k) 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`。# B7 u" W  J/ f* ]" h4 ~2 i; P

7 N6 ]6 J' P( D& H" j7 C) Q5. `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`。
% p! x# w& G: m6 J: y$ i9 b5 O
4 e8 j: {+ T: o( b4 s. f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。( F* H$ v7 y6 g  j1 m

* U+ Z: O# }5 V, Y5 ^
8 X  ~- q4 ~& p) P
. j2 }- k, Z0 E; J: a( l( B' G
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