本文通过一个具体的数学模型实例展示了如何使用线性规划方法解决实际问题。目标是最小化成本函数的同时满足一系列约束条件，包括不等式和等式约束。通过定义变量、设置目标函数及约束条件并运用linprog函数求解，最终得到了最优解。
建立数学模型：
minz=10x1+5x2+6x3+4x4+8x5+15x6
s.t.:x1+x2+x3>=60
x4+x5+x6>=100
x1+x4=45
x2+x5=75
x3+x6=40
输入命令
c=[10;5;6;4;8;15];
A=[-1 -1 -1 0 0 0;0 0 0 -1 -1 -1];
b=[-60;-100];
Aeq=[1 0 0 1 0 0;0 1 0 0 1 0;0 0 1 0 0 1];
beq=[45;75;40];
lb=zeros(6,1);
[x,fv]=linprog(c,A,b,Aeq,beq,lb)
Optimization terminated.
x =
0.0000
20.0000
40.0000
45.0000
55.0000
0.0000
fv =
960.0000
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