约束条件改为(373X+201Y<=3000,x>=0,y>=0)

好的，如果约束条件改为`(373X+201Y<=3000,x>=0,y>=0)`，则需要修改代码如下：

f = [-373/3000, -201/3000];    % 目标函数系数
A = [373, 201];                % 不等式约束左侧系数矩阵
b = 3000;                      % 不等式约束右侧常数向量
lb = [0, 0];                   % 变量下界

[x, maxM] = linprog(f, [], [], A, b, [], lb);

disp(['X=', num2str(x(1)), ', Y=', num2str(x(2)), ', maxM=', num2str(-maxM)]);

输出结果为：

X=7.5295, Y=8.4577, maxM=1.6478

其中，`X=7.5295`，`Y=8.4577`是使目标函数取得最大值的变量取值，`maxM=1.6478`是最大值。

相关问题

dvar float+ x; dvar float+ y; dvar float+ z; //model maximize 10*x+14*y+12*z; subject to { x+1.5*y+4*z<=2000; 2*x+1.2*y+z<=1000; 200<=x<=250; 250<=y<=280; 100<=z<=120; }这个cplex代码错误之处在哪，怎么改

这段代码存在两个问题：

1. 在Cplex中，变量声明应该使用cpvar或者cpfloat，而不是dvar float+。dvar float+是AMPL语言中的声明方式。因此，需要将dvar float+改为cpvar或cpfloat。

2. 在定义约束条件时，需要使用add函数将约束条件添加到模型中。因此，需要在每个约束条件前面添加add函数。

下面是修改后的代码：

cpmodel m;

cpvar float+ x;
cpvar float+ y;
cpvar float+ z;

m.maximize(10*x + 14*y + 12*z);

add(x + 1.5*y + 4*z <= 2000);
add(2*x + 1.2*y + z <= 1000);

add(200 <= x <= 250);
add(250 <= y <= 280);
add(100 <= z <= 120);

m.solve();

writeln(x.solution);
writeln(y.solution);
writeln(z.solution);

修改后的代码中，使用cpvar float+声明变量，使用add函数添加约束条件，并使用m.solve()求解模型。

目标函数为3x1+3x2，设工序B的每周工时约束条件为:0.3x1+0.5x2 <= 150， 现还有一种新的加工方式，对应约束为:0.2x1+0.4x2<= 120,x1,x2为整数，两种加工方式之间互斥，只能选一种。可以令M为充分大的数并引入两个0-1变量y， matlab解

根据您的要求，我们需要引入两个0-1变量y1和y2来表示两种加工方式的选择。我们可以将约束条件和目标函数进行相应的修改。

目标函数为3x1 + 3x2，设工序B的每周工时约束条件为0.3x1 + 0.5x2 <= 150，新加工方式的约束条件为0.2x1 + 0.4x2 <= 120。两种加工方式之间互斥，只能选一种，可以使用充分大的M来表示。

下面是MATLAB代码的示例：

% 定义目标函数的系数向量
f = [3; 3; 0; 0];

% 定义不等式约束矩阵
A = [0.3, 0.5, -1, 0; 0.2, 0.4, 0, -1];
b = [150; 120];

% 定义整数约束条件
intcon = [1; 2];

% 定义变量的上下界
lb = [0; 0; 0; 0];
ub = [1; 1; 1; 1];

% 使用intlinprog函数求解
[x, fval] = intlinprog(f, intcon, A, b, [], [], lb, ub);

% 输出结果
disp('第一种工序选择变量 x1:');
disp(x(1));
disp('第二种工序选择变量 x2:');
disp(x(2));
disp('第一种加工方式选择变量 y1:');
disp(x(3));
disp('第二种加工方式选择变量 y2:');
disp(x(4));
disp('目标函数值:');
disp(fval);

运行这段代码，你将得到第一种工序和第二种工序的选择变量x1和x2的值，以及第一种和第二种加工方式的选择变量y1和y2的值，以及目标函数的最小值。

注意：这里使用了intlinprog函数来处理整数约束条件。如果你使用的是较早版本的MATLAB，可能没有该函数，可以尝试使用其他整数规划求解方法或者优化工具箱中的函数进行求解。