matlab运输问题求最优解

运输问题是一种线性规划问题，可以使用 MATLAB 中的线性规划工具箱来求解。以下是一个简单的示例代码：

% 定义运输问题的数据
supply = [35; 20; 40]; % 三个供应点的供应量
demand = [25; 25; 45; 10]; % 四个需求点的需求量
costs = [4 2 6 5; 3 8 1 2; 7 5 3 4]; % 运输成本矩阵

% 定义线性规划模型
f = reshape(costs', [], 1); % 目标函数系数
Aeq = kron(eye(3), ones(1, 4)); % 等式约束矩阵
beq = demand; % 等式约束右侧向量
A = kron(diag(supply), ones(1, 4)); % 不等式约束矩阵
b = reshape(repmat(demand', 3, 1), [], 1); % 不等式约束右侧向量
lb = zeros(size(f)); % 变量下界
ub = inf(size(f)); % 变量上界

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

% 输出最优解
x = reshape(x, 4, 3)';
disp(x);
disp(fval);

在这个示例中，我们定义了三个供应点和四个需求点，以及运输成本矩阵。然后，我们使用 MATLAB 的线性规划工具箱定义了线性规划模型，并调用 linprog 函数来求解最优解。最后，我们输出了最优解和最小成本。需要注意的是，在实际应用中，可能需要根据具体情况对代码进行适当修改。