用单纯型法的二阶段算法求线性规划问题，matlab程序

单纯形法是一种经典的用于解决线性规划问题的算法，它通过迭代过程逐步接近最优解。二阶段算法通常用于求解带有决策变量分为两个部分的情况，如有约束的模型。以下是使用Matlab的一个简化的二阶段算法示例：

% 定义线性目标函数系数和常数项
c = [c1 c2 ...]; % 目标函数系数向量

% 第一阶段：确定基础变量
A = [A1; A2; ...]; % 约束矩阵
b = [b1 b2 ...]; % 右端点向量

% 第二阶段：确定非基础变量的价格
zj = -inv(A') * c; % 非基础变量的目标函数系数

% 初始化
base_var = find(A(:,1) == 0); % 找到初始基本可行解的基础变量
non_base_var = setdiff(1:length(c), base_var); % 其他非基础变量

while true
    % 检查是否达到最优解
    if isOptimal(A(base_var,:), b, c(base_var), zj(non_base_var))
        break;
    end
    
    % 求最优解步长
    s = -sign(zj);
    simplex(A, b, base_var, s);
    
    % 更新非基础变量的价格
    zj(non_base_var) = -inv(A'(base_var,:)) * (c(base_var) + s * c(non_base_var));
end

% 返回结果
optimal_solution = c * ones(size(A, 1), 1) - A * optimal_x; % 最优解
objective_value = c'*optimal_solution; % 最小化值

function [x, status] = simplex(A, b, base_var, s)
    % 实现单纯形表更新和行变换等步骤...
    % 这里省略了具体的单纯形法算法实现细节
    % ...
end

%