clc,clear a = [1,1,0,0 1,0,0,0 0,1,0,0]; b = [7,5,5]; c1 = [-3,-1,0,0]; c2 = [-1,-2,0,0]; fun = @(x) [c1;c2]*x; [x1,g1] = linprog(c1,a,b,[],[],zeros(4,1)); [x2,g2] = linprog(c2,a,b,[],[],zeros(4,1)); g3 = [g1;g2]; [x,fval] = fgoalattain(fun,rand(4,1),g3,abs(g3),a,b,[],[],zeros(4,1)) fmax1 = -g1 fmax2 = -g2

这段代码是使用线性规划（linprog）和目标达成函数（fgoalattain）来求解最优化问题的例子。代码中定义了一个二维数组a，一个一维数组b，以及两个一维数组c1和c2。接下来，定义了一个匿名函数fun，用来计算目标函数的值。然后使用linprog函数分别求解c1和c2对应的最优解x1和x2，以及对应的最优值g1和g2。接着将g1和g2组合成一个新的约束向量g3。最后使用fgoalattain函数求解在满足约束条件下使得目标函数达到或超过g3的最优解x和最优值fval。fmax1和fmax2分别是-g1和-g2的值。

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clc clear A=[ 1, 0, 0, 0 ];B=[ 1, 5, 5, 1 ]; [H,W]=freqz(B,A,50); freqz(B,A,50)

这段 MATLAB 代码的作用是计算一个离散时间系统的频率响应，并绘制其幅频特性。

下面是这段代码的逐行解释：

clc
clear

这两行代码分别清空命令窗口和工作空间中的所有变量。

A = [1, 0, 0, 0];
B = [1, 5, 5, 1];

这两行代码定义了系统的分子多项式 B 和分母多项式 A。这里，B = [1, 5, 5, 1] 表示 $B(z) = z^3 + 5z^2 + 5z + 1$，A = [1, 0, 0, 0] 表示 $A(z) = z^0$。

[H, W] = freqz(B, A, 50);

这行代码使用 `freqz` 函数计算系统的频率响应。`freqz` 函数的第一个输入参数是分子多项式 B，第二个输入参数是分母多项式 A，第三个输入参数是计算频率响应的点数，这里设为 50。

`freqz` 函数的输出参数 H 是频率响应的复数值，W 是对应的频率值。

freqz(B, A, 50)

这行代码绘制系统的幅频特性图。`freqz` 函数的输出可以直接作为 `freqz` 函数的输入参数，以绘制幅频特性图。该行代码没有赋值给变量，因此只是输出了幅频特性图，而没有在 MATLAB 工作区中创建任何变量。

如果您有任何问题或需要进一步的帮助，请随时问我。

clc clear A=[ 1, 0, 0, 0 ];%分母多项式 B=[ 1, 5, 5, 1 ];%分子多项式 [H,W]=freqz(B,A,50); freqz(B,A,50)

这段代码使用 MATLAB 的信号处理模块中的 freqz 函数来计算给定系统的幅度和相位响应。其中，A 和 B 分别是系统函数的分母多项式和分子多项式的系数向量。freqz 函数返回两个向量 H 和 W，分别表示系统的频率响应和对应的频率点。50 表示在 0 到 pi 的频率范围内计算 50 个点。最后，代码使用 freqz 函数绘制系统的频率响应图。