用MATLAB解线性规划

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用MATLAB优化工具箱解线性规划

用MATLAB优化工具箱解线性规划线性规划是运筹学中的一个研究对象，它通常是以线性方程组的形式来描述数学模型，极大（或极小）化线性函数，同时满足一定的线性限制条件。

而MATLAB是一种十分流行的数学计算软件，其优化工具箱提供了一些功能强大的优化算法，可以用来解决一些复杂的优化问题，包括线性规划问题。

一、线性规划问题的定义线性规划问题的一般形式可以描述为：$min/max$ $c^Tx$$subject$ $to$：$Ax \le b$$x \ge 0$其中，$c^Tx$是一个线性函数，称为线性目标函数，$A$是一个$m\times n$的系数矩阵，$b$是一个$m\times1$的列向量，$x$是一个$n\times1$的列向量，是待求解的变量，我们称之为决策变量。

$x_j$表示变量$x$的第$j$个分量，$m$和$n$分别是限制条件数目和变量数目。

$Ax \le b$是一个线性等式系统，约束了$x$的取值范围，$x \ge0$要求$x$的分量非负，这被称为非负约束条件。

二、使用MATLAB函数求解线性规划问题MATLAB中的优化工具箱提供了一些函数，可以用来求解线性规划问题，其中最常用的函数是“linprog”。

linprog函数是求解线性规划问题的标准函数，在使用之前需要做一些准备工作：（1）确定目标函数和约束条件：目标函数和约束条件应该以线性方程组的形式表达。

（2）将方程组转换为标准形式：标准形式是指将约束条件转换为$Ax \le b$的形式，且决策变量的非负约束被包含在这个矩阵中。

（3）定义参数：包括目标函数和约束条件中的系数矩阵和向量。

（4）运行函数：使用linprog函数求解。

下面是linprog函数的语法格式：[x,fval,exitflag,output,lambda]=linprog(f,A,b,Aeq,beq,lb,ub,x 0,options)linprog函数的参数解释如下：（1）f：目标函数的系数向量。

Matlab求解线性规划和整数规划问题

Matlab求解线性规划和整数规划问题线性规划（Linear Programming）是一种优化问题的数学建模方法，用于求解线性约束条件下的最优解。

整数规划（Integer Programming）是线性规划的一种扩展形式，要求变量取整数值。

在Matlab中，可以使用优化工具箱中的函数来求解线性规划和整数规划问题。

以下将详细介绍如何使用Matlab进行线性规划和整数规划的求解。

1. 线性规划问题的求解步骤：a. 定义目标函数：首先，需要定义线性规划问题的目标函数。

目标函数可以是最小化或最大化某个线性表达式。

b. 定义约束条件：其次，需要定义线性规划问题的约束条件。

约束条件可以是等式或不等式形式的线性表达式。

c. 构建模型：将目标函数和约束条件组合成一个线性规划模型。

d. 求解模型：使用Matlab中的优化工具箱函数，如linprog，对线性规划模型进行求解。

e. 分析结果：分析求解结果，包括最优解和对应的目标函数值。

2. 整数规划问题的求解步骤：a. 定义目标函数和约束条件：与线性规划问题类似，首先需要定义整数规划问题的目标函数和约束条件。

b. 构建模型：将目标函数和约束条件组合成一个整数规划模型。

c. 求解模型：使用Matlab中的优化工具箱函数，如intlinprog，对整数规划模型进行求解。

d. 分析结果：分析求解结果，包括最优解和对应的目标函数值。

下面以一个具体的例子来说明如何使用Matlab求解线性规划和整数规划问题。

例子：假设有一家工厂生产两种产品A和B，每天的生产时间为8小时。

产品A每单位利润为100元，产品B每单位利润为200元。

生产一个单位的产品A需要2小时，生产一个单位的产品B需要4小时。

工厂的生产能力限制为每天最多生产10个单位的产品A和8个单位的产品B。

求解如何安排生产，使得利润最大化。

1. 定义目标函数和约束条件：目标函数：maximize 100A + 200B约束条件：2A + 4B <= 8A <= 10B <= 8A, B >= 02. 构建模型：目标函数可以表示为：f = [-100; -200]，即最大化-f的线性表达式。

用MATLAB解线性规划

用MATLAB 优化工具箱解线性规划命令：x=linprog （c ，A ，b ）2、模型：beqAeqX b AX ..min =≤=t s cX z命令：x=linprog （c ，A ，b ，Aeq,beq ）注意：若没有不等式：b AX ≤存在，则令A=[ ]，b=[ ]. 若没有等式约束, 则令Aeq=[ ], beq=[ ]. 3、模型：VUBX VLB beq AeqX b AX ..min ≤≤=≤=t s cX z命令：[1] x=linprog （c ，A ，b ，Aeq,beq, VLB ，VUB ）[2] x=linprog （c ，A ，b ，Aeq,beq, VLB ，VUB, X0）注意：[1] 若没有等式约束, 则令Aeq=[ ], beq=[ ]. [2]其中X0表示初始点 4、命令：[x,fval]=linprog(…)返回最优解ｘ及ｘ处的目标函数值fval.例1 max 6543216.064.072.032.028.04.0x x x x x x z +++++= 85003.003.003.001.001.001.0..654321≤+++++x x x x x x t s70005.002.041≤+x x 10005.002.052≤+x x 90008.003.063≤+x x 6,2,10=≥j x j解编写M 文件小xxgh1.m 如下： c=[-0.4 -0.28 -0.32 -0.72 -0.64 -0.6];A=[0.01 0.01 0.01 0.03 0.03 0.03;0.02 0 0 0.05 0 0;0 0.02 0 0 0.05 0;0 0 0.03 0 0 0.08]; b=[850;700;100;900]; Aeq=[]; beq=[];vlb=[0;0;0;0;0;0]; vub=[];[x,fval]=linprog(c,A,b,Aeq,beq,vlb,vub)min z=cXb AX t s≤..1、模型：例2 321436m in x x x z ++= 120..321=++x x x t s301≥x 5002≤≤x 203≥x解: 编写M 文件xxgh2.m 如下： c=[6 3 4]; A=[0 1 0]; b=[50];Aeq=[1 1 1]; beq=[120]; vlb=[30,0,20];vub=[];[x,fval]=linprog(c,A,b,Aeq,beq,vlb,vub例3 （任务分配问题）某车间有甲、乙两台机床，可用于加工三种工件。

Matlab求解线性规划和整数规划问题

Matlab求解线性规划和整数规划问题Matlab是一种强大的数值计算和科学计算软件，可以用于求解各种数学问题，包括线性规划和整数规划问题。

本文将详细介绍如何使用Matlab来求解线性规划和整数规划问题。

一、线性规划问题的求解线性规划是一种优化问题，旨在找到一组变量的最佳值，以使线性目标函数在一组线性约束条件下最大或者最小化。

下面以一个简单的线性规划问题为例来说明如何使用Matlab求解。

假设有以下线性规划问题：最大化目标函数：Z = 3x + 5y约束条件：2x + y ≤ 10x + 3y ≤ 15x, y ≥ 01. 创建线性规划模型在Matlab中，可以使用linprog函数来创建线性规划模型。

首先，定义目标函数的系数向量c和不等式约束条件的系数矩阵A以及不等式约束条件的右侧常数向量b。

c = [-3; -5];A = [2, 1; 1, 3];b = [10; 15];2. 求解线性规划问题然后，使用linprog函数求解线性规划问题。

该函数的输入参数为目标函数的系数向量c、不等式约束条件的系数矩阵A、不等式约束条件的右侧常数向量b以及变量的下界和上界。

lb = [0; 0];ub = [];[x, fval, exitflag] = linprog(c, A, b, [], [], lb, ub);其中，x是最优解向量，fval是最优解对应的目标函数值，exitflag是求解器的退出标志。

3. 结果分析最后，打印出最优解向量x和最优解对应的目标函数值fval。

disp('最优解向量x：');disp(x);disp('最优解对应的目标函数值fval：');disp(fval);二、整数规划问题的求解整数规划是一种优化问题，与线性规划类似，但是变量的取值限制为整数。

Matlab提供了intlinprog函数来求解整数规划问题。

下面以一个简单的整数规划问题为例来说明如何使用Matlab求解。

Matlab求解线性规划和整数规划问题

Matlab求解线性规划和整数规划问题标题：Matlab求解线性规划和整数规划问题引言概述：Matlab是一种功能强大的数值计算软件，广泛应用于各个领域的数学建模和优化问题求解。

本文将介绍如何使用Matlab求解线性规划和整数规划问题，并结合实例详细阐述求解过程。

一、线性规划问题的求解1.1 定义线性规划问题：线性规划是一种优化问题，目标函数和约束条件均为线性函数。

通常包括最大化或最小化目标函数，并满足一系列约束条件。

1.2 确定决策变量和约束条件：根据问题的实际情况，确定需要优化的决策变量和约束条件。

决策变量表示问题中需要求解的未知量，约束条件限制了决策变量的取值范围。

1.3 使用Matlab求解线性规划问题：利用Matlab提供的优化工具箱，使用线性规划函数linprog()进行求解。

通过设置目标函数系数、约束条件和边界条件，调用linprog()函数得到最优解。

二、整数规划问题的求解2.1 定义整数规划问题：整数规划是在线性规划的基础上，决策变量限制为整数值。

整数规划问题在实际应用中更具有实际意义，例如资源分配、路径选择等。

2.2 确定整数规划问题的特点：整数规划问题通常具有离散性和复杂性，需要根据实际情况确定整数规划问题的特点，如整数变量的范围、约束条件等。

2.3 使用Matlab求解整数规划问题：Matlab提供了整数规划函数intlinprog()，通过设置目标函数系数、约束条件和整数变量的范围，调用intlinprog()函数进行求解。

三、线性规划问题实例分析3.1 实例背景介绍：以某公司的生产计划为例，介绍线性规划问题的具体应用场景。

3.2 定义决策变量和约束条件：确定决策变量，如产品的生产数量，以及约束条件，如生产能力、市场需求等。

3.3 使用Matlab求解线性规划问题：根据实例中的目标函数系数、约束条件和边界条件，调用linprog()函数进行求解，并分析最优解的意义和解释。

Matlab求解线性规划和整数规划问题

Matlab求解线性规划和整数规划问题线性规划是一种数学优化问题，通过线性函数的最大化或者最小化来实现目标函数的优化。

整数规划是线性规划的一种特殊情况，其中变量被限制为整数值。

在Matlab中，我们可以使用优化工具箱中的函数来求解线性规划和整数规划问题。

下面将详细介绍如何使用Matlab来求解这些问题。

1. 线性规划问题的求解首先，我们需要定义线性规划问题的目标函数、约束条件和变量范围。

然后，我们可以使用linprog函数来求解线性规划问题。

例如，考虑以下线性规划问题：目标函数：最大化 2x1 + 3x2约束条件：x1 + x2 <= 10x1 - x2 >= 2x1, x2 >= 0在Matlab中，可以按照以下步骤求解该线性规划问题：1. 定义目标函数的系数向量c和约束矩阵A，以及约束条件的右侧向量b。

c = [2; 3];A = [1, 1; -1, 1];b = [10; -2];2. 定义变量的上下界向量lb和ub。

lb = [0; 0];ub = [];3. 使用linprog函数求解线性规划问题。

[x, fval] = linprog(-c, A, b, [], [], lb, ub);运行以上代码后，可以得到最优解x和目标函数的最优值fval。

2. 整数规划问题的求解对于整数规划问题，我们可以使用intlinprog函数来求解。

与线性规划问题类似，我们需要定义整数规划问题的目标函数、约束条件和变量范围。

然后，使用intlinprog函数求解整数规划问题。

例如，考虑以下整数规划问题：目标函数：最小化 3x1 + 4x2约束条件：2x1 + 5x2 >= 10x1, x2为非负整数在Matlab中，可以按照以下步骤求解该整数规划问题：1. 定义目标函数的系数向量f和约束矩阵A，以及约束条件的右侧向量b。

f = [3; 4];A = [-2, -5];b = [-10];2. 定义变量的整数约束向量intcon。

应用MATLAB求解线性规划

在Matlab优化工具箱（Optimization Toolbox）中，求解(1.5.1)的程序如下：[x，fval，exitflag，output，lambda] = linprog (c，A，b，Aeq，beq，lb，ub，x0，options)注意关键标识符意义：1）x0是线性规划的初始解，这种设计仅对中规模算法有效，通常可以缺省。

2）输出是最优解，fval是最优值3）输出exitflag描述了程序的运行情况，若其值大于零，表示程序收敛到最优解；若其值等于零，表示计算达到了最大次数；若其值小于零，表示问题无可行解，或程序运行失败。

4）输出output表示程序运行的某些信息，如迭代次数(iterations)、所用算法(algorithm)、共轭梯度(cgiterations)等。

5）lambda表示解处的拉格朗日乘子，其中lower，upper，ineqlin，eqlin分别对应于下界、上界、不等式约束与等式约束。

解 Matlab 程序如下:c=[-2,-1,1]; 求解目标函数的系数矩阵 A=[1,4,-1;2,-2,1]; A 是不等式约束的系数矩阵 b=[4;12]; b 是不等式约束相应的常数列向量Aeq=[1,1,2]; Aeq 是等式约束的系数矩阵beq=6; beq 是等式约束相应的常数列向量，若没有等式约束，则均用[]代替；lb=[0,0,-inf];ub=[inf,inf,5]; 如果某个变量无下界，则用-inf 表示；如果某个变量无上界，则用inf 表示，若决策变量无下界，则lb 用[]代替；若决策变量无上界，则ub 用[]代替；[x,z]=linprog(c,A,b,Aeq,beq,lb,ub) 123123123123123226442212005min z x x x x x x x x x s.t.x x x x ,x ,x =--+++=⎧⎪+-≤⎪⎨-+≤⎪⎪≥≥≤⎩运行后得到输出Optimization terminated successfully. x=4.66670.00000.6667z=-8.6667。

运用Matlab进行线性规划求解

线性规划线性规划是处理线性目标函数和线性约束的一种较为成熟的方法，目前已经广泛应用于军事、经济、工业、农业、教育、商业和社会科学等许多方面。

8.2.1 基本数学原理线性规划问题的标准形式是：⎪⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎪⎨⎧≥=+++=+++=++++++=0,,,min 21221122222121112121112211n m n mn m m n n n n n n x x x b x a x a x a b x a x a x a b x a x a x a x c x c x c z ΛΛΛΛΛΛΛΛΛΛΛΛΛΛΛΛΛ 或⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎨⎧=≥===∑∑==n j x m i b x a x c z j n j i j ij n j jj ,,2,1,0,,2,1,min 11ΛΛ写成矩阵形式为：⎪⎩⎪⎨⎧≥==O X b AX CX z min线性规划的标准形式要求使目标函数最小化，约束条件取等式，变量b 非负。

不符合这几个条件的线性模型可以转化成标准形式。

MATLAB 采用投影法求解线性规划问题，该方法是单纯形法的变种。

8.2.2 有关函数介绍在MATLAB 工具箱中，可用linprog 函数求解线性规划问题。

linprog 函数的调用格式如下：●x=linprog(f,A,b)：求解问题minf'*x ，约束条件为A*x<=b 。

●x=linprog(f,A,b,Aeq,beq)：求解上面的问题，但增加等式约束，即Aeq*x=beq 。

若没有不等式约束，则令A=[ ],b=[ ]。

●x=linprog(f,A,b,Aeq,beq,lb,ub)：定义设计x 的下界lb 和上界ub ，使得x 始终在该范围内。

若没有等式约束，令Aeq=[ ],beq=[ ]。

●x=linprog(f,A,b,Aeq,beq,lb,ub,x0)：设置初值为x0。

该选项只适用于中型问题，默认时大型算法将忽略初值。

matlab求解线性规划

matlab求解线性规划MATLAB是一个强大的工具，可以用于求解线性规划问题。

线性规划是一种最优化问题，目标是在满足一系列线性约束条件下，找到一个使目标函数取得最大或最小值的解。

在MATLAB中，可以使用线性规划工具箱来求解线性规划问题。

线性规划工具箱提供了一些函数，如linprog，intlinprog和quadprog，这些函数可以用于求解线性规划问题。

解线性规划问题的一般步骤如下：1. 定义目标函数。

目标函数是要优化的函数，可以是线性函数。

例如，如果我们要最小化一个函数f(x)=c1x1+c2x2+...+cnxn，则可以将目标函数表示为向量c=[c1,c2,...,cn]的内积与向量x=[x1,x2,...,xn]。

2. 定义约束条件。

约束条件是对决策变量的限制条件。

一般情况下，约束条件可以表示为Ax<=b，其中A是一个矩阵，x是决策变量向量，b是一个向量。

例如，如果我们有两个约束条件2x1+x2<=10和x1+3x2<=12，则可以将约束条件表示为矩阵A=[2,1;1,3]和向量b=[10;12]。

3. 调用线性规划函数。

在MATLAB中，可以使用linprog函数来求解线性规划问题。

linprog函数有几个输入参数，包括目标函数系数向量c，约束条件矩阵A和向量b，以及可选参数lb和ub。

参数lb和ub是可选参数，用于指定决策变量的下界和上界。

例如，要求解上述线性规划问题，可以调用linprog函数如下：x = linprog(c, A, b)函数linprog返回一个向量x，其中包含目标函数取得最小值时的决策变量的取值。

4. 分析结果。

一旦线性规划问题被求解，我们可以通过检查目标函数的值和决策变量的取值来分析结果。

例如，目标函数的值就是目标函数取得最小值时的值，其中决策变量的取值可以用x变量表示。

总结而言，MATLAB是一个功能强大的工具，可以用于求解线性规划问题。

Matlab求解线性规划和整数规划问题

Matlab求解线性规划和整数规划问题引言概述：Matlab是一种功能强大的数学软件，可以用于求解各种数学问题，包括线性规划和整数规划问题。

本文将介绍如何使用Matlab求解这两类问题，并分析其优点和适用范围。

正文内容：1. 线性规划问题1.1 线性规划问题的定义线性规划问题是指在一定的约束条件下，通过线性目标函数求解最优解的问题。

其数学模型可以表示为：max/min f(x) = c^T * xs.t. Ax <= bx >= 0其中，c是目标函数的系数向量，x是决策变量向量，A是约束条件的系数矩阵，b是约束条件的右侧向量。

1.2 Matlab中的线性规划求解函数Matlab提供了linprog函数来求解线性规划问题。

该函数可以通过设定目标函数系数向量c、约束条件的系数矩阵A和右侧向量b，以及决策变量的上下界，来求解线性规划问题的最优解。

1.3 线性规划问题的应用线性规划问题在实际应用中非常广泛，例如生产计划、资源分配、运输问题等。

通过Matlab求解线性规划问题，可以高效地得到最优解，为实际问题的决策提供科学依据。

2. 整数规划问题2.1 整数规划问题的定义整数规划问题是指在线性规划问题的基础上，决策变量的取值限制为整数。

其数学模型可以表示为：max/min f(x) = c^T * xs.t. Ax <= bx >= 0x为整数其中，c、A、b的定义与线性规划问题相同，x为整数。

2.2 Matlab中的整数规划求解函数Matlab提供了intlinprog函数来求解整数规划问题。

该函数可以通过设定目标函数系数向量c、约束条件的系数矩阵A和右侧向量b，以及决策变量的上下界和整数约束条件，来求解整数规划问题的最优解。

2.3 整数规划问题的应用整数规划问题在实际应用中常见，例如生产调度、投资决策、路径规划等。

通过Matlab求解整数规划问题，可以考虑到决策变量的整数性质，得到更为实际可行的解决方案。

Matlab求解线性规划和整数规划问题

Matlab求解线性规划和整数规划问题标题：Matlab求解线性规划和整数规划问题引言概述：线性规划和整数规划是数学中常见的优化问题，通过Matlab可以方便地求解这些问题。

本文将介绍如何使用Matlab求解线性规划和整数规划问题，包括问题的建模、求解方法和实际操作步骤。

一、线性规划问题的建模和求解1.1 确定优化目标：线性规划问题的目标是最大化或者最小化一个线性函数，通常表示为目标函数。

1.2 约束条件建模：线性规划问题还需要满足一系列线性约束条件，这些约束条件可以通过不等式或者等式表示。

1.3 使用Matlab求解：在Matlab中，可以使用linprog函数来求解线性规划问题，将目标函数和约束条件输入函数即可得到最优解。

二、整数规划问题的建模和求解2.1 确定整数规划问题：整数规划是线性规划的一个扩展，其中变量需要取整数值。

2.2 整数规划建模：整数规划问题可以通过将变量限制为整数来建模，通常使用0-1整数变量表示。

2.3 使用Matlab求解：Matlab中提供了intlinprog函数来求解整数规划问题，输入目标函数、约束条件和整数变量的取值范围即可得到最优解。

三、线性规划和整数规划问题的实际操作步骤3.1 准备数据：首先需要准备问题的数据，包括目标函数系数、约束条件系数和整数变量范围。

3.2 建立模型：将数据输入Matlab中的相应函数，建立线性规划或者整数规划模型。

3.3 求解问题：调用Matlab函数求解问题，得到最优解和最优值。

四、Matlab求解线性规划和整数规划问题的优势4.1 高效性：Matlab提供了高效的优化算法，能够快速求解复杂的线性规划和整数规划问题。

4.2 灵便性：Matlab支持多种约束条件和整数变量类型，可以灵便应对不同类型的优化问题。

4.3 可视化：Matlab还可以将优化结果可视化展示，匡助用户更直观地理解问题和解决方案。

五、总结通过本文的介绍，我们了解了如何使用Matlab求解线性规划和整数规划问题，包括建模方法、求解步骤和优势。

Matlab求解线性规划和整数规划问题

Matlab求解线性规划和整数规划问题Matlab是一种强大的数值计算软件，可以用于求解线性规划和整数规划问题。

在本文中，我将详细介绍如何使用Matlab来解决这两类问题。

1. 线性规划问题的求解步骤：(1) 定义决策变量：根据实际问题，定义需要求解的决策变量，并给出变量的取值范围。

(2) 建立目标函数：根据问题的要求，建立线性规划的目标函数，并确定是最大化还是最小化。

(3) 设置约束条件：根据问题的约束条件，建立线性规划的约束条件，并将其转化为线性等式或者不等式。

(4) 求解线性规划问题：使用Matlab中的线性规划求解函数linprog来求解线性规划问题。

该函数的基本用法为：[x, fval, exitflag, output] = linprog(f, A, b, Aeq, beq, lb, ub)其中，f为目标函数的系数向量，A和b分别为不等式约束条件的系数矩阵和右侧向量，Aeq和beq分别为等式约束条件的系数矩阵和右侧向量，lb和ub分别为决策变量的下界和上界。

(5) 分析结果：根据求解结果，分析最优解的取值以及对应的目标函数值，判断是否满足问题的要求。

2. 整数规划问题的求解步骤：(1) 定义决策变量：根据实际问题，定义需要求解的整数决策变量，并给出变量的取值范围。

(2) 建立目标函数：根据问题的要求，建立整数规划的目标函数，并确定是最大化还是最小化。

(3) 设置约束条件：根据问题的约束条件，建立整数规划的约束条件，并将其转化为线性等式或者不等式。

(4) 求解整数规划问题：使用Matlab中的整数规划求解函数intlinprog来求解整数规划问题。

该函数的基本用法为：[x, fval, exitflag, output] = intlinprog(f, intcon, A, b, Aeq, beq, lb, ub)其中，f为目标函数的系数向量，intcon为整数决策变量的索引向量，A和b分别为不等式约束条件的系数矩阵和右侧向量，Aeq和beq分别为等式约束条件的系数矩阵和右侧向量，lb和ub分别为决策变量的下界和上界。

MATLAB求解线性规划问题

min
f 3x1 x 2 x3
2x1 x3 1
s.t.
x1 2x 2 x3 11 4x1 x 2 2x3 3
xi 0, i 1,2,3
然后建立M文件如下：
c=[-3;1;1];A=[1 -2 1;4 -1 -2];b=[11;-3]; aeq=[2 0 -1];beq=-1;vlb=[0;0;0]; [x,fval]=linprog(c,A,b,aeq,beq,vlb)
最后的结果为: - 6.2043e-016
【例 5】求解约束非线性规划：
min (x1 1)2 (x2 2)2 (x3 3)2 (x4 4)2 x1 x2 x3 x4 5
s.t. 3x1 3x2 2x3 x4 10 xi 0
初值为[1;1;1;1]
解：首先建立一个m文件 fun705.m
【例 4】求解约束非线性规划：
max ex1 x22 (3 ex1 x22 )
s.t. ex1 x22 3
(初值为[1;1])
首先将问题转化为matlab要求的格式;即求出 fun,A,b,Aeq,Beq,X0,Lb,Ub
解:首先建立一个m文件fun7041.m function y=fun7041(x) y=-exp(x(1))*x(2)^2*(3-exp(x(1))-x(2)^2); 存储为fun7041.m
1、了解约束非线性规划问题的求解原理与方法； 2、会用Matlab软件求解约束非线性规划问题。
二、实验原理和方法
对于约束非线性规划，随着目标函数和约束条件的不同，解法也不同，一般来说，有两类方法：（1）、将约束问题化为无约束问题的求解方法；（2）、用线性规划来逼近非线性规划；
三、实验内容与步骤

Matlab求解线性规划和整数规划问题

Matlab求解线性规划和整数规划问题Matlab是一种强大的数学计算软件，可用于求解各种数学问题，包括线性规划和整数规划问题。

在本文中，我将详细介绍如何使用Matlab求解线性规划和整数规划问题。

线性规划是一种优化问题，目标是通过线性约束条件来最大化或者最小化一个线性目标函数。

整数规划是线性规划的一种扩展，要求变量的取值必须为整数。

在Matlab中，我们可以使用内置的优化工具箱来解决这些问题。

首先，我们需要定义线性规划或者整数规划问题的目标函数和约束条件。

假设我们要最大化一个线性目标函数，可以使用以下代码定义目标函数：```matlabf = [1; 2; 3]; % 目标函数的系数向量```这里，f是一个列向量，表示目标函数的系数。

在这个例子中，我们有三个变量，所以f是一个3x1的向量。

接下来，我们需要定义约束条件。

约束条件可以是等式约束或者不等式约束。

假设我们有以下等式约束条件：```matlabAeq = [1, 1, 1]; % 等式约束条件的系数矩阵beq = 10; % 等式约束条件的右侧常数向量```这里，Aeq是一个1x3的矩阵，表示等式约束条件的系数。

beq是一个标量，表示等式约束条件的右侧常数。

我们还可以定义不等式约束条件。

假设我们有以下不等式约束条件：```matlabA = [1, 0, 0; 0, 1, 0]; % 不等式约束条件的系数矩阵b = [5; 3]; % 不等式约束条件的右侧常数向量```这里，A是一个2x3的矩阵，表示不等式约束条件的系数。

b是一个2x1的向量，表示不等式约束条件的右侧常数。

现在，我们可以使用Matlab的优化工具箱中的函数来求解线性规划问题。

使用linprog函数可以求解线性规划问题，使用intlinprog函数可以求解整数规划问题。

```matlabx = linprog(f, A, b, Aeq, beq); % 求解线性规划问题``````matlabx = intlinprog(f, [1, 2, 3], A, b, Aeq, beq); % 求解整数规划问题```这里，x是一个列向量，表示最优解。

数学建模讲座之三-用MATLAB求解线性规划linprog函数

约束条件是限制决策变量取值的条件，通常表示为g1(x1, x2, ..., xn) <= 0, g2(x1, x2, ..., xn) <= 0, ..., gn(x1, x2, ..., xn) <= 0。
线性规划的求解方法
01
线性规划的求解方法有多种，包括图解法、单纯形法、对偶法等。
02
运输问题
总结词
运输问题是一个经典的线性规划应用案例，旨在通过合理安排运输路线和车辆配置，降低运输成本并提高运输效率。
详细描述
在运输问题中，企业需要考虑货物的运输路线、车辆配置、运输时间等多个因素，以最小化运输成本并最大化运输效率。通过建立线性规划模型，可以找到最优的运输方案，使得企业在满足客户需求的同时获得最大的利润。
02
fval
目标函数的最小值
03
04
exitflag
退出标志，表示求解是否成功，0表示成功，其他值表示失
败
output
输出信息，包括迭代次数、最优解等信息
03
使用linprog函数求解线性规划问题
建立线性规划问题
确定决策变量
首先需要确定问题的决策变量，即需要优化的变量。
确定目标函数
根据问题需求，确定目标函数，即需要最大化或最小化的函数。
05
总结与展望
线性规划的重要性和应用领域
线性规划是一种优化技术，通过合理分配有限资源达到最优目标。它在生产计划、物流管理、金融投资等领域有广泛应
用。
在生产计划中，线性规划可用于确定最优的生产组合，以最
小化成本或最大化利润。
在物流管理中，线性规划可用于货物运输和配送路线优化，降低运输成本和提高效率。

如何在Matlab中进行线性规划问题求解

如何在Matlab中进行线性规划问题求解线性规划（Linear Programming，LP）是数学规划的一个重要分支，其能够高效地解决许多实际问题。

在工业、运输、金融等领域中，线性规划的应用十分广泛。

而Matlab作为一种功能强大的数学软件，也提供了许多工具和函数用于线性规划问题的求解。

本文将介绍在Matlab中进行线性规划问题求解的基本步骤和常用函数。

一、线性规划概述线性规划是一种寻找线性目标函数在线性约束条件下的最优解的方法。

通常情况下，线性规划问题可以表示为：max/min z = c^T * xsubject to A * x <= bx >=0其中，c和x是n维向量，A是m×n的矩阵，b是m维向量。

目标是求解向量x的取值，使得目标函数c^T * x在满足约束条件A * x <= b和x >=0的前提下，取得最大（或最小）值z。

二、Matlab中线性规划求解函数Matlab中提供了多个函数用于线性规划问题的求解，其中最常用的是“linprog”函数。

linprog函数的基本语法如下所示：[x, fval, exitflag, output] = linprog(f, A, b, Aeq, beq, lb, ub, options)其中，参数f是目标函数的系数向量，A和b是不等式约束的矩阵和右侧向量，Aeq和beq是等式约束的矩阵和右侧向量，lb和ub分别是变量的下界和上界向量，options是优化选项。

三、解决实际问题的例子假设有一家电子公司，为了提高利润，决定如何分配生产资源。

公司生产三种产品A、B、C，每种产品所需的生产时间分别为5小时、10小时和15小时。

已知公司每周的生产时间为80小时，每单位产品的利润分别为5、8和10。

现在问题是如何分配生产时间，使得总利润最大化。

首先，我们需要确定目标函数和约束条件。

根据题意，我们可以将目标函数设置为z = 5*x(1) + 8*x(2) + 10*x(3)，其中x(1)、x(2)和x(3)分别表示产品A、B、C的生产数量。

用MATLAB求解线性规划

划。
模型 1 固定风险水平，优化收益
目标函数：约束条件：
n 1
Q=MAX (ri pi )xi
i 1
qi xi ≤a
M
(1 p )x M ， ii
xi≥ 0
i=0，1，…n
b．若投资者希望总盈利至少达到水平 k 以上，在风险最小的情况下寻找相应的投资组合。
模型 2 固定盈利水平，极小化风险
从 a=0 开始，以步长△a=0.001对下列组合投资模型求解, 并绘图表示 a 与目标函数最优值 Q 的对应关系:
max s.t.
Q = (-0.05, -0.27, -0.19, -0.185, -0.185) (x0,x1,x2,x3,x4) T
x0 + 1.01x1 + 1.02x2 +1.045x3 +1.065x4 =1
目标函数： R= min{max{ qixi}} 约束条件：
n
(r i
p )x
i
i
≥k，
i0
(1 pi )xi M ， xi≥ 0
i=0，1，…n
c．投资者在权衡资产风险和预期收益两方面时，希望选择一个令自己满意的投资组合。
因此对风险、收益赋予权重 s（0＜s≤1)，s 称为投资偏好系数.
2.当投资越分散时，投资者承担的风险越小，这与题意一致。即: 冒险的投资者会出现集中投资的情况，保守的投资者则尽量分散投资。
3.曲线上的任一点都表示该风险水平的最大可能收益和该收益要求的最小风险。对于不同风险的承受能力，选择该风险水平下的最优投资组合。
4.在a=0.006附近有一个转折点，在这一点左边，风险增加很少时，利润增长
符号规定：
Si