文章目錄
- 一、前言
- 二、第一題（最小值）
- 2.1）題目
- 2.2）決議
- 2.3）matlab決議
- 你的任務
一、前言
內容我已經在上面一則帖子講過了，本篇內容為練習題和一些演變，
基于前面，重溫一下知識點：Matlab 中線性規劃的標準型為
因此我們可以再次更加能理解為什么我們在之前傳引數是-c不是c了吧，c就是最小值，-c就對應最大值，
二、第一題（最小值）
2.1）題目
該題目是求解最小值，上一篇我們是求解的最大值，因此該題目是對上一篇文章的補充，
2.2）決議
對比一下Matlab 中線性規劃的標準型，與本題目區別就在于不等式方向，而目標值與本體是一樣求最小值，因此我們傳引數a和b加了負號，使得不等式方向，
別的沒啥說的了，昨天寫很詳細了，
2.3）matlab決議
clc
clear all
c=[2 3 1];%用目標函式系數來確定
a=[1 4 2 ;3 2 0];%約束條件左邊約束
b=[8 6];%約束條件右邊系數
aeq=[];%沒有等式約束，因此aeq,beq都為空
beq=[];
lb=[0;0;0];%下限為0
ub=[inf;inf;inf];%沒有上限,因為只限制了x>0
[x,y]=linprog(c,-a,-b,aeq,beq,lb,ub); %這里沒有等式約束，對應的矩陣為空矩陣
x %獲取對應x1,x2
best=c*x%計算最優值
運行：
對于其它的類似求解，我們大同小異，因此不講過于復雜，實際運用的時候就是套用，
你的任務
理解本題目的計算，不用寫博客提交，理解就在評論區評論你學到了，又不理解的地方請說出你的問題，
今天我們打卡兩份任務，這份任務當作昨天的補充，請準備繼續打卡第二份任務…
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