利用Matlab工具箱求解线性规划

最新推荐文章于 2025-03-17 16:42:47 发布

Krismilee_

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这篇博客介绍了如何利用Matlab求解整数线性规划问题，详细讲解了实验目的、模型转换、命令语法以及实验步骤。通过将优化问题转化为矩阵运算，调用内置优化函数，编写M文件实现程序，最终得出最优解和目标函数值。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

实验目的：利用matlab求解整数线性规划，掌握相关函数的调用格式和参数的具体含义。

实验内容：把优化问题转化为能识别的矩阵运算, 调用提供的优化函数, 编写相应的M文件，并执行相应的程序。

实验原理：线性规划是运筹学的一个重要的分支, 它的应用十分广泛，不仅许多实际问题属于线性规划问题，而且运筹学的期货分支的一些问题也可以转化成线性规划问题，因此，线性规划的求解在最优化中占据重要的地位。

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Freyal_: 报错的可以把那几行关于x的代码注释掉，就是下面这三行： %x=reshape(x,4,3); % x=x' %yunfei 这样子计算出来的x和yunfei2就跟作者截图里显示的结果一样了，下面是修改后的完整代码： [code=python] clc f=[2 9 10 7 1 3 4 2 8 4 2 5]'; %intcon=[1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12]; A=[]; b=[]; Aeq=[1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0; 0 0 0 0 1 1 1 1 0 0 0 0; 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1; 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0; 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0; 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0; 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1]; beq=[9;5;7;3;8;4;6]; lb=[0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ]; %x=reshape(x,4,3); % x=x' %yunfei [x,yunfei2]=linprog(f,A,b,Aeq,beq,lb); x yunfei2 [/code]
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m0_73698592: 运行不了怎么回事
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橘子清甜: 报错。

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