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打卡第二天-线性规划(2)


文章目录

  • ​​一、前言​​
  • ​​二、第一题(最小值)​​
  • ​​2.1)题目​​
  • ​​2.2)解析​​
  • ​​2.3)matlab解析​​
  • ​​你的任务​​

一、前言

内容我已经在上面一则帖子讲过了,本篇内容为练习题和一些演变。

基于前面,重温一下知识点:Matlab 中线性规划的标准型为

打卡第二天-线性规划(2)_最小值


因此我们可以再次更加能理解为什么我们在之前传参数是-c不是c了吧。c就是最小值,-c就对应最大值。

二、第一题(最小值)

2.1)题目

打卡第二天-线性规划(2)_线性规划_02


该题目是求解最小值,上一篇我们是求解的最大值,因此该题目是对上一篇文章的补充。

2.2)解析

对比一下Matlab 中线性规划的标准型,与本题目区别就在于不等式方向。而目标值与本体是一样求最小值,因此我们传参数a和b加了负号,使得不等式方向。
别的没啥说的了,昨天写很详细了。

2.3)matlab解析

clc
clear all
c=[2 3 1];%用目标函数系数来确定

a=[1 4 2 ;3 2 0];%约束条件左边约束

b=[8 6];%约束条件右边系数
aeq=[];%没有等式约束,因此aeq,beq都为空
beq=[];

lb=[0;0;0];%下限为0
ub=[inf;inf;inf];%没有上限,因为只限制了x>0

[x,y]=linprog(c,-a,-b,aeq,beq,lb,ub); %这里没有等式约束,对应的矩阵为空矩阵
x %获取对应x1,x2
best=c*x%计算最优值

运行:

打卡第二天-线性规划(2)_matlab_03


对于其它的类似求解,我们大同小异,因此不讲过于复杂,实际运用的时候就是套用。

你的任务

理解本题目的计算,不用写博客提交,理解就在评论区评论你学到了,又不理解的地方请说出你的问题。
今天我们打卡两份任务,这份任务当作昨天的补充。请准备继续打卡第二份任务…


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