线性规划问题的目标函数灵敏度分析范围Matlab代码

以下是一个简单的线性规划问题的目标函数灵敏度分析范围Matlab代码：

% 定义线性规划问题
f = [-3; -2]; % 目标函数系数
A = [1 4; 2 3; 3 1]; % 约束系数矩阵
b = [12; 10; 10]; % 右侧约束条件
lb = zeros(2,1); % 变量下限
ub = [inf; inf]; % 变量上限

% 求解线性规划问题
[x,fval,exitflag,output,lambda] = linprog(f,A,b,[],[],lb,ub);

% 计算目标函数灵敏度分析范围
c = [1; 2]; % 新的目标函数系数
dsmin = lambda.lower; % 下限灵敏度
dsmax = lambda.upper; % 上限灵敏度
deltac = c - f; % 目标函数系数变化量
deltax = [A; -A] \ deltac; % 变量变化量
xmin = x + dsmin .* deltax; % 变量下限范围
xmax = x + dsmax .* deltax; % 变量上限范围

在上述代码中，我们首先定义了一个线性规划问题，然后使用linprog函数求解该问题。接着，我们定义了一个新的目标函数系数c，并计算了下限灵敏度dsmin和上限灵敏度dsmax。最后，我们计算了变量下限范围xmin和变量上限范围xmax，以确定目标函数系数的变化对解的影响范围。

相关问题

线性规划问题的目标函数灵敏度分析Matlab代码

首先，需要使用Matlab中的优化工具箱来求解线性规划问题。然后，可以通过改变目标函数的系数来进行灵敏度分析。以下是一个示例代码：

% 定义线性规划问题
f = [-10; -12; -16];
A = [1 1 2; 1 2 1; 2 1 1];
b = [20; 20; 20];
lb = zeros(3,1);

% 求解线性规划问题
[x,fval] = linprog(f,[],[],A,b,lb);

% 输出结果
disp(['Optimal solution: ', num2str(fval)]);
disp(['x1: ', num2str(x(1))]);
disp(['x2: ', num2str(x(2))]);
disp(['x3: ', num2str(x(3)))]);

% 进行目标函数灵敏度分析
c = [-10; -12; -16];
for i = 1:length(c)
    fc = c;
    fc(i) = fc(i) + 1e-6;
    [xc,fvalc] = linprog(fc,[],[],A,b,lb);
    disp(['Sensitivity of x', num2str(i), ': ', num2str((fvalc-fval)/(1e-6*fval))]);
end

在这个示例中，我们定义了一个线性规划问题，然后使用Matlab的linprog函数求解它。接下来，我们通过改变目标函数中的系数来计算每个变量的灵敏度。具体地，我们将目标函数中的每个系数增加一个很小的值(在这里是1e-6)，然后重新求解线性规划问题，计算出目标函数值的变化量，最后除以该系数的增量和原始目标函数值的比值，得到该系数的灵敏度。

需要注意的是，在实际应用中，灵敏度分析可能涉及到约束条件中的系数和右侧常数的变化，而不仅仅是目标函数中的系数。因此，需要根据具体问题进行调整。

线性规划灵敏度分析matlab

通过编写Matlab程序，可以实现线性规划的灵敏度分析。单纯形法是解决线性规划问题的最常用和最有效的算法之一。在Matlab中，可以使用线性规划函数linprog来求解线性规划问题，并通过添加相应的约束条件和目标函数来实现灵敏度分析。具体步骤如下：

1. 创建目标函数和约束条件的系数矩阵。
2. 使用linprog函数，将目标函数和约束条件作为输入参数。
3. 设置线性规划问题的上下界。
4. 调用linprog函数，求解线性规划问题，并获取最优解。
5. 对目标函数系数和约束条件的系数进行微小的变动，重新求解线性规划问题，比较结果的变化。