xa是31维矩阵 xb是30维矩阵 xa和xb是决策变量 约束条件 sum(xa)-sum(xa,2)'== 0 和 sum(xb)-sum(xb,2)'== 0 ，matlab使用linprog代码

如果您需要使用 `linprog` 函数来求解该约束条件的最优解，可以使用以下 MATLAB 代码：

na = 31; % xa 矩阵维度
nb = 30; % xb 矩阵维度
f = ones(na+nb, 1); % 目标函数
Aeq = [ones(1, na) - eye(na); ones(1, nb) - eye(nb)]; % 约束条件矩阵
beq = zeros(2, 1); % 约束条件值
lb = zeros(na+nb, 1); % 变量下界
ub = ones(na+nb, 1); % 变量上界
options = optimoptions('linprog', 'Display', 'off'); % 设置优化选项
[x, fval, exitflag, output] = linprog(f, [], [], Aeq, beq, lb, ub, [], options); % 求解

其中，`na` 表示决策变量 `xa` 的维度，`nb` 表示决策变量 `xb` 的维度，`f` 表示目标函数，`Aeq` 表示约束条件矩阵，`beq` 表示约束条件值，`lb` 和 `ub` 分别表示变量的下界和上界。

在本例中，约束条件矩阵 `Aeq` 的构造方式为 `[ones(1, na) - eye(na); ones(1, nb) - eye(nb)]`，其中 `ones(1, na)` 和 `ones(1, nb)` 分别表示一个长度为 `na` 和 `nb` 的全 1 向量，`eye(na)` 和 `eye(nb)` 分别表示一个 `na` 阶和 `nb` 阶单位矩阵。所以 `Aeq` 的第一行为全 1 向量减去单位矩阵的一行，即 `sum(xa) - xa(i) == 0`，其中 `i` 表示第 `i` 行；第二行同理。因为 `Aeq` 的每一行都是类似的形式，所以可以通过 `ones` 和 `eye` 函数的组合来构造。

最后，调用 `linprog` 函数求解得到最优解 `x`，`fval` 为最优值，`exitflag` 表示求解器的退出标志，`output` 包含求解器的详细信息。