matlab单纯形法
时间: 2023-11-11 22:59:02 浏览: 58
Matlab中的单纯形法是一种线性规划求解方法,可以用于求解线性规划问题。它通过不断地移动顶点来逼近最优解,直到找到最优解为止。
Matlab中的单纯形法可以通过调用linprog函数来实现。linprog函数的语法如下:
[x,fval,exitflag,output,lambda] = linprog(f,A,b,Aeq,beq,lb,ub)
其中,f是目标函数系数向量,A和b是不等式约束条件的系数矩阵和右侧常数向量,Aeq和beq是等式约束条件的系数矩阵和右侧常数向量,lb和ub是变量的下界和上界。x是最优解向量,fval是最优解的目标函数值,exitflag是求解器的退出标志,output是求解器的输出信息,lambda是最优解的对偶变量。
需要注意的是,linprog函数只能求解标准形式的线性规划问题,即目标函数为最小化形式,且所有约束条件均为≤形式。
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matlab单纯形法代码
根据提供的引用内容,以下是一个基于MATLAB的单纯形法的代码示例:
```matlab
function [x_opt, f_opt] = simplex_method(A, b, c)
% 初始化单纯形表
[m, n] = size(A);
B = eye(m);
N = setdiff(1:n, 1:m);
X = zeros(n,1);
X(B) = A(:, B) \ b;
c_B = c(B);
c_N = c(N);
f_opt = c_B' * X(B);
while true
% 计算检验数
lambda = c_B' * inv(A(:, B)) * A(:, N) - c_N';
% 判断是否达到最优解
if all(lambda >= 0)
x_opt = zeros(n, 1);
x_opt(B) = X(B);
break;
end
% 选择离基变量
[~, j] = min(lambda);
% 计算方向向量
d = -inv(A(:, B)) * A(:, N(j));
% 判断是否无界
if all(d >= 0)
x_opt = '无界';
f_opt = '无界';
break;
end
% 计算步长
theta = X(B) ./ d;
[~, i] = min(theta);
% 更新基
B(i) = N(j);
N(j) = i;
% 更新解
X(B) = A(:, B) \ b;
c_B = c(B);
c_N = c(N);
f_opt = c_B' * X(B);
end
end
```
使用上述代码,你可以通过传入线性规划问题的系数矩阵A、约束条件向量b和目标函数系数向量c来求解单纯形法的最优解。
matlab单纯形法的代码
以下是MATLAB单纯形法的代码示例:
```
function [x_opt, f_opt] = simplex_method(A, b, c)
% A: m*n matrix, b: m*1 vector, c: n*1 vector
[m, n] = size(A);
B = eye(m); % initial basis matrix
N = setdiff(1:n, 1:m); % initial non-basis set
x_B = B\b; % initial basic feasible solution
while true
c_B = c(B);
c_N = c(N);
A_B = A(:, B);
A_N = A(:, N);
lambda = c_B'/A_B; y = lambda*A_N - c_N';
if all(y >= 0)
x_opt = zeros(n, 1);
x_opt(B) = x_B;
f_opt = c'*x_opt;
return
end
[~, j] = min(y);
d_B = A_B\A(:, N(j));
if all(d_B <= 0)
error('LP is unbounded')
end
theta = x_B./d_B;
[~, k] = min(theta(d_B > 0));
k = find(d_B == max(d_B(d_B <= 0)), 1);
B(k) = N(j);
N(j) = setdiff(N(j), B(k));
x_B(k) = theta(k);
end
end
```