ph算法代码 matlab

以下是一个使用Matlab实现PH算法的简单例子：

function [x, fval] = ph_algorithm(A, b, c, lb, ub, max_iter)
% A: 约束矩阵, b: 约束条件, c: 目标函数, lb: 变量下界, ub: 变量上界, max_iter: 最大迭代次数
% x: 最优解, fval: 目标函数值

% 初始化
n = size(A, 2);  % 变量数目
x = rand(n, 1);  % 随机初始化变量
y = zeros(size(A, 1), 1);  % 对偶变量
best_obj = Inf;  % 最优目标函数值
tol = 1e-6;  % 精度

% 迭代
for iter = 1:max_iter
    % 优化整数变量
    [x, obj, exitflag] = intlinprog(c, 1:n, A, b, [], [], lb, ub, x, optimoptions('intlinprog', 'Display', 'off'));
    if exitflag == -1
        % 没有找到解
        break;
    end
    % 优化连续变量
    step_size = 1 / iter;  % 步长
    grad = A' * y - c;  % 计算梯度
    x = x - step_size * grad;  % 更新变量
    x = max(lb, min(ub, x));  % 约束变量范围
    % 更新对偶变量
    y = y + step_size * (A * x - b);
    % 计算目标函数值
    obj = c' * x;
    best_obj = min(best_obj, obj);
    % 判断是否达到精度要求
    if obj - best_obj > tol
        break;
    end
end

fval = best_obj;

需要注意的是，上述代码仅为PH算法的一个简单实现，实际应用中需要根据具体问题进行一定的调整和改进。此外，还需要注意整数线性规划问题的求解时间较长，需要考虑到算法的效率和可行性。