线性规划的matlab实现

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% linprog(c,A,b,Aeq,beq,lb,ub)实现线性规划
% 条件限制如下：
% 1.minimize(z) 目标函数是最小化,若要求是maximizes，则添加负号即可 -c
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% 2.              {  A11*X1 + A12*X2 + ....+ A1n*Xn  <=  b1 }
%     资源约束.   {  A21*X1 + A22*X2 + ....+ A2n*Xn  <=  b2  } 
%     subject to  {  ....                          .....    }
%                 {  Am1*X1 + Am2*X2 + ....+ Amn*Xn  <=  bm }
% 
% 3.对决策变量的实际意义约束：  
%      lb1  <= X1 <=  ub1
%      lb2  <= X2 <=  ub2
%      ...            ...
%      lbn  <= X2 <=  ubn

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% Test :该测试以所有约束都是等式约束为例，若含有不等式约束则将A b重新初始化即可

%   A为不等式约束中的技术系数矩阵
A = [
    1 2 3 4;
    2 1 1 2;
    ];


%  b为不等式约束中的资源限制条件
b = [7 3];


% C 为minimize 函数中的 价格系数
c = [5  -2  3  -6];


% Aeq 和 beq是等式约束中的  技术系数  和  资源限制
Aeq = [
      1  2  3  4;
      2  1  1  2;
      ];
beq = [7 3];


% lb 和 ub  是决策变量的实际范围， 其中 inf代表无穷相应的-inf代表负无穷大
lb = [0 0 0 0];
ub = [inf inf inf inf];


% X 得到最优解组，z为目标函数的最大值（或最大值的相反数，再取反即可）
[X,z] = linprog(-c,[],[],Aeq,beq,lb,ub)


%    /********************************************************************/
%                _
%                _writer    （优快云 ：M宝可梦）
%                _
%   /*********************************************************************/

运行结果如下：

TEST WAS SUCCESSFUL