做ppt必备网站,润滑油东莞网站建设,wordpress 首页访问量,app ui模板文章目录 1、用单纯形表求解线性规划绘制单纯形表求解#xff1a; 2、用matlab求解线性规划——linprog()函数问题#xff1a;补充代码#xff1a;显示出完整的影子价格向量 1、用单纯形表求解线性规划
求解线性规划 m i n − 3 x 1 − 4 x 2 x 3 min -3x_1-4x_2x_3 min−… 文章目录 1、用单纯形表求解线性规划绘制单纯形表求解 2、用matlab求解线性规划——linprog()函数问题补充代码显示出完整的影子价格向量 1、用单纯形表求解线性规划
求解线性规划 m i n − 3 x 1 − 4 x 2 x 3 min -3x_1-4x_2x_3 min−3x1−4x2x3, 约束条件为 2 x 1 3 x 2 ≤ 12 2x_13x_2≤12 2x13x2≤12 5 x 1 x 2 x 3 19 5x_1x_2x_319 5x1x2x319 x 1 , x 2 , x 3 ≥ 0 x_1,x_2,x_3≥0 x1,x2,x3≥0.
绘制单纯形表求解 2、用matlab求解线性规划——linprog()函数 clc,clear,close all;
% 定义目标函数的系数向量
f [-3; -4; 1];% 定义不等式约束的系数矩阵和右侧常数向量
A [2, 3, 0];
b [12];% 定义等式约束的系数矩阵和右侧常数向量
Aeq [5, 1, 1];
beq [19];% 定义变量的边界
lb zeros(3, 1); % 所有变量的下界都是0% 使用linprog求解线性规划问题
[x, fval, exitflag, output, lambda] linprog(f, A, b, Aeq, beq, lb);% 输出结果
fprintf(最小值为: %.4f\n, fval);
fprintf(x1 %.4f, x2 %.4f, x3 %.4f\n, x(1), x(2), x(3));fprintf(\n)
disp(输出结果以分数形式显示:)
fprintf(最小值为: %s\n, rats(fval));
fprintf(x1 %s, x2 %s, x3 %s\n, rats(x(1)), rats(x(2)), rats(x(3)));% 输出影子价格向量以分数形式显示
fprintf(影子价格向量为:\n);
disp(rats(lambda.ineqlin));返回结果 Optimal solution found.最小值为: -17.1538
x1 3.4615, x2 1.6923, x3 0.0000输出结果以分数形式显示:
最小值为: -223/13
x1 45/13 , x2 22/13 , x3 0
影子价格向量为:17/13 问题
此处发现两个问题主要体现在影子价格向量上 1、影子价格少一个元素 2、影子价格向量元素和用代数公式法求解的结果差一个负号
通过查阅Mathworks官方文档可以看到缺少负号并不是程序编写错误问题
补充代码显示出完整的影子价格向量
问题1的解决方法需要将约束条件中的不等式全部写为等式。 因为将一个不等式和一个等式的约束条件传递给linprog函数时它会计算一个相对较小的影子价格向量其中包含了不等式约束的影响而等式约束的影响通常不单独表示在影子价格向量中。 %% 约束条件全部为等式
disp(求解完整的影子价格向量)
% 定义目标函数的系数向量
f [-3; -4; 1];% 定义不等式约束的系数矩阵和右侧常数向量
A [2, 3, 0; 5, 1, 1];
b [12; 19];% 定义变量的边界
lb zeros(3, 1); % 所有变量的下界都是0% 使用linprog求解线性规划问题
[x, fval, exitflag, output, lambda] linprog(f, A, b, [], [], lb);% 输出结果
fprintf(最小值为: %.4f\n, fval);
fprintf(x1 %.4f, x2 %.4f, x3 %.4f\n, x(1), x(2), x(3));% 输出影子价格向量
fprintf(影子价格向量为:\n);
disp(lambda.ineqlin);fprintf(\n)
disp(输出结果以分数形式显示:)
fprintf(最小值为: %s\n, rats(fval));
fprintf(x1 %s, x2 %s, x3 %s\n, rats(x(1)), rats(x(2)), rats(x(3)));% 输出影子价格向量以分数形式显示
fprintf(影子价格向量为:\n);
disp(rats(lambda.ineqlin));
fprintf(\n)返回结果
求解完整的影子价格向量Optimal solution found.最小值为: -17.1538
x1 3.4615, x2 1.6923, x3 0.0000
影子价格向量为:1.30770.0769输出结果以分数形式显示:
最小值为: -223/13
x1 45/13 , x2 22/13 , x3 0
影子价格向量为:17/13 1/13
