混合整数规划在实际应用中具有广泛的意义，而机组组合问题是其中的一个经典案例。下面介绍基于Matlab的混合整数规划求解方法，并给出相应代码。

混合整数规划在实际应用中具有广泛的意义，而机组组合问题是其中的一个经典案例。下面介绍基于Matlab的混合整数规划求解方法，并给出相应代码。

首先，需要调用优化工具箱中的函数“intlinprog”，该函数用于求解整数（包括0/1）线性规划问题。由于我们需要对连续变量和整数变量进行优化，因此需要将连续变量转化为整数变量，这一过程可以通过乘以一个足够大的系数来实现。

然后，我们需要确定目标函数和约束条件。机组组合问题通常需要最小化成本或最大化利润，而约束条件则包括容量限制、效率要求等。这些约束条件可以通过线性等式和线性不等式来表达。

下面给出一个示例，假设某电力公司有三个发电机可供选择，其中第一个发电机功率为P1，燃料消耗为C1；第二个发电机功率为P2，燃料消耗为C2；第三个发电机功率为P3，燃料消耗为C3。同时，该公司需要满足总发电功率为P_total，且每个发电机最多只能运行一次。我们需要确定最小化燃料成本的运行方案。

根据上述要求，我们可以列出目标函数和约束条件：

目标函数：min(C1X1 + C2X2 + C3*X3)

约束条件：
P1X1 + P2X2 + P3*X3 = P_total
X1 + X2 + X3 ≤ 1

其中，X1、X2、X3为0/1变量，表示是否选择对应发电机运行。

根据以上问题的描述，以下是用Matlab实现的代码：

%设定总功率P_total、燃料消耗C1-C3等参数
P_total