x=optimvar('x',50,8,'LowerBound',0); for i=1:24 prob.Objective=sum(sum(x.*repmat(p,50,1),1),2); prob.Constraints.con1=sum(x,2)>=y(:,i).*m(:,i); prob.Constraints.con2=sum(x,1)<=6000; [sol,fval,flag]=solve(prob); sol.x end

您的代码中有一些问题。首先，在循环内部，您每次都重新定义了目标函数和约束条件，这会导致每次循环只优化第一个目标函数和约束条件。其次，您在循环内对变量 sol 进行了赋值，但在下一次循环中并未使用。

以下是修正后的代码：

x = optimvar('x', 50, 8, 'LowerBound', 0);
prob = optimproblem;

for i = 1:24
    prob.Objective = sum(sum(x .* repmat(p, 50, 1), 1), 2);
    prob.Constraints.con1 = sum(x, 2) >= y(:, i) .* m(:, i);
    prob.Constraints.con2 = sum(x, 1) <= 6000;
    
    [sol, fval, flag] = solve(prob);
    
    % 在这里处理解 sol，如输出、保存等
    
    % 清空约束条件
    prob.Constraints = [];
end

请根据您的实际需求在循环内部处理解 sol，例如输出、保存或其他操作。在每次循环结束后，清空约束条件以便下一次循环可以重新定义约束条件。

相关问题

% 添加约束条件：每一行只能有一个非零元素 for j = 1:50 prob.Constraints.(sprintf('row_con_%d', j)) = sum(x(j, :)) == 1; end 但是我告诉你了呀，我的元素不一定是1，也可能是452,这种，比如 0 0.2312 1.4126 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0.5834 0 0 0 0 0 0 0 1.0151 0 0 就像第一行有两个元素不为0，但是我希望只有一个，怎么写这种限制条件呢，不要老是拿1糊弄我，这个元素不一定是1

非常抱歉误解了您的要求。如果您希望每一行只有一个非零元素，而非必须为1，可以使用以下方式来定义约束条件：

x = optimvar('x', 50, 8, 'LowerBound', 0);
prob = optimproblem;

for i = 1:24
    prob.Objective = sum(sum(x .* repmat(p, 50, 1), 1), 2);
    
    % 添加约束条件：每一行只能有一个非零元素
    for j = 1:50
        prob.Constraints.(sprintf('row_con_%d', j)) = sum(x(j, :)) <= 1;
    end
    
    prob.Constraints.con1 = sum(x, 2) >= y(:, i) .* m(:, i);
    prob.Constraints.con2 = sum(x, 1) <= 6000;
    
    [sol, fval, flag] = solve(prob);
    
    % 在这里处理解 sol，如输出、保存等
    
    % 清空约束条件
    prob.Constraints = [];
end

在上述代码中，我们将约束条件改为 `sum(x(j, :)) <= 1`，这样每一行只能有一个非零元素。请根据您的实际需求在循环内部处理解 sol，并在每次循环结束后清空约束条件。希望这次能满足您的要求，对之前的回答不准确表示十分抱歉。

sets: ten/1..10/:y; four/1..4/; score(ten,four):a,x; endsets [obj]max=@sum(score(i,j):x(i,j)*a(i,j)); @for(score(i,j):x(i,j)>=y(i)); @for(four(j):@sum(ten(i):x(i,j))<=6); @sum(ten(i):y(i))=4; @for(ten(i):(@sum(four(j):x(i,j)))*(1-y(i))<=3); @for(ten:@bin(y)); @for(score:@bin(x)); M=@sum(score(i,j):x(i,j)*a(i,j)); data: a=9.5 10 9.8 9.9 9.8 9.4 10 9.6 10 9.5 9.5 10 9.5 9.9 9.7 10 9.5 9.7 9.3 9.9 9.9 9.9 9.1 9.5 10 10 9.3 9.8 10 10 9.9 9.8 9.5 9.8 10 9.9 9.7 9.5 9.6 9.8; enddata end model: sets: ten/1..10/:y; four/1..4/; score(ten,four):a,x,D; endsets [obj]min=(236.2-@sum(score(i,j):x(i,j)*a(i,j)))/@sum(score(i,j):x(i,j)*D(i,j))^0.5; @for(score(i,j):x(i,j)>=y(i)); @sum(ten(i):y(i))=4; @for(four(j):@sum(ten(i):x(i,j))<=6); @for(ten(i):@sum(four(j):(1-y(i))*x(i,j))<=3); @for(ten:@bin(y)); @for(score:@bin(x)); M=(236.2-@sum(score(i,j):x(i,j)*a(i,j)))/@sum(score(i,j):x(i,j)*D(i,j))^0.5; D1=(@sum(score:x*D))^0.5; data: a= 9.2500 9.0000 9.5000 9.1000 9.6000 9.0000 9.0000 9.3000 9.0000 9.1000 9.2500 9.8000 9.1000 9.1000 9.5000 9.0000 9.2500 9.4000 8.9000 9.7000 9.7000 9.1000 8.9000 9.2500 9.8000 9.0000 8.9000 9.2000 9.0000 9.8000 9.1000 9.3000 9.2500 9.2000 9.0000 9.7000 9.4000 9.1000 9.2000 9.5000; D= 0.1420 0.1440 0.0380 0.0880 0.0180 0.0800 0.1440 0.0380 0.1440 0.1280 0.1425 0.0180 0.1280 0.0880 0.0380 0.1440 0.1425 0.0380 0.0720 0.0180 0.0180 0.0880 0.0320 0.1425 0.0180 0.1440 0.0720 0.1520 0.1440 0.0840 0.0880 0.1580 0.1425 0.1520 0.1440 0.0320 0.0380 0.1280 0.1280 0.0380; enddata end帮我改成Matlab代码

以下是将该模型转化为MATLAB代码的示例：

% Define Sets
ten = 1:10;
four = 1:4;

% Define Parameters
a = [9.5 10 9.8 9.9 9.8 9.4 10 9.6 10 9.5 9.5 10 9.5 9.9 9.7 10 9.5 9.7 9.3 9.9 9.9 9.9 9.1 9.5 10 10 9.3 9.8 10 10 9.9 9.8 9.5 9.8 10 9.9 9.7 9.5 9.6 9.8];
D = [0.1420 0.1440 0.0380 0.0880 0.0180 0.0800 0.1440 0.0380 0.1440 0.1280 0.1425 0.0180 0.1280 0.0880 0.0380 0.1440 0.1425 0.0380 0.0720 0.0180 0.0180 0.0880 0.0320 0.1425 0.0180 0.1440 0.0720 0.1520 0.1440 0.0840 0.0880 0.1580 0.1425 0.1520 0.1440 0.0320 0.0380 0.1280 0.1280 0.0380];

% Define Variables
y = optimvar('y', ten, 'Type', 'integer', 'LowerBound', 0, 'UpperBound', 1);
x = optimvar('x', ten, four, 'Type', 'integer', 'LowerBound', 0, 'UpperBound', 1);

% Define Objective Function
obj = sum(sum(x.*a));

% Define Constraints
constr = [
    sum(y) == 4;
    sum(x, 1) <= 6;
    sum(x, 2) <= 3*(1-y);
    sum(x.*repmat(y', 1, 4), 1) == 4;
    x >= y;
];

% Define Optimization Problem
prob = optimproblem('Objective', obj, 'Constraints', constr);

% Define Solver Options
options = optimoptions('intlinprog', 'Display', 'off');

% Solve the Problem
[sol, fval, exitflag, output] = solve(prob, 'options', options);

% Display Results
disp("Optimal Solution:");
disp(sol.x);
disp("Optimal Objective Value:");
disp(fval);

注意：由于该模型中存在整数变量，因此需要使用整数线性规划求解器。在MATLAB中，可以使用intlinprog函数来求解整数线性规划问题。在本示例中，我们将Solver Options设置为intlinprog的Display选项为“off”，以避免在求解过程中输出大量信息。