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mAtlAB解决线性规划问题

matlab可以解决线性规划问题.对于线性规划,可以用linprog()来求解.X = linprog(f,A,b,Aeq,beq,LB,UB,X0) 对于非线性规划,可以用fmincon()来求解.[x,fval] = fmincon(fun,x0,A,b,Aeq,beq,lb,ub,nonlcon)

bintprog 求解0-1规划问题 格式如下 x = bintprog(f) x = bintprog(f, A, b) x = bintprog(f, A, b, Aeq, beq) x = bintprog(f, A, b, Aeq, beq, x0) x = bintprog(f, A, b, Aeq, Beq, x0, options) [x, fval] = bintprog() [x,fval, exitflag] = bintprog() [x, fval, exitflag,

上次的确错了,我又看了看《线性规划》.x(4)和x(5)是不是松弛变量啊?不是的话,就是以下程序. clear;clc fmin=[0;-1;2;0;0]; %min z= -x(2)+2x(3) aeq=[1 -2 1 0 0 %s.t.x(1)-2x(2)+x(3)=2 0 1 -3 1 0 %x(2)-3x(3)+x(4)=1 0 1 -1 0 1] %x(2)-x(3) +x(5)=2

用Matlab怎么写解决线性规划问题有模版吗利用linprog()函数就可以了,下面是我做的一个题,给你参考一下:求解线性规划问题:min z=-0.9*x1-0.45*x2+0.05*x3-1.4*x4-0.95*x5-0.45*x6-1.9*x7-1.45*x8-0.95*x9s.t.x1+x2+x3 评论0 0 0

线性规划是一种优化方法,Matlab优化工具箱中有现成函数linprog对如下式描述的LP问题求解: % min f'x % s.t .(约束条件): Ax<=b % (等式约束条件): Aeqx=beq % lb<=x<=ub linprog函数的调用格式如下: x=linprog(f,A,b) x=linprog(f,A,b

基本是利用linprog函数,简单给你介绍一下这个函数:首先将线性规划问题化为标准型:min z=cxs.t. A1x 评论0 0 0

你用round肯定不可能限制这些变量为整数的.对于混合整数线性规划问题(MILP),2014a引入了一个函数intlinprog可用于求解.<pre t="code" l="as3">intlinprog(c,1:8,A,B,[],[],zeros(8,1))另外,可以用遗传算法求解混合整数非线性规划问题

什么也不用安装,matlab自带利用Matlab求解线性规划问题线性规划是一种优化方法,Matlab优化工具箱中有现成函数linprog对如下式描述的LP问题求解:% min f'x % s.t .(约束条件): Ax<=b% (等式约束条件): Aeqx=beq% lb<=x<=

用Matlab怎么写解决线性规划问题有模版吗利用linprog()函数就可以了,下面是我做的一个题,给你参考一下:求解线性规划问题:min z=-0.9*x1-0.45*x2+0.05*x3-1.4*x4-0.95*x5-0.45*x6-1.9*x7-1.45*x8-0.95*x9s.t.x1+x2+x3<=2000;x4+x5+x6<=2500;x7+x8+x9<=1200;

clc; clear all;net_fun = inline('300*x(1)+160*(2)+270*x(3)+140*x(4)');A = [0 0 3 2;0 0 -3 -2;1 0 1 0;-1 0 -1 0;0 1 0 1;-1 0 -1 0];b = [48 0 36 -30 39 -30];Aeq = [3 2 0 0]; beq = 120;lb = [0 0 0 0]; ub = [];x0 = [0 0 0 0];options = optimset('Algorithm', 'active-set'

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