区间线性规划用matlab写

以下是一个简单的区间线性规划的 MATLAB 代码：

% 定义区间线性规划问题
c = [2; 3; 1]; % 目标函数系数
A = [1 2 1; 2 1 3; 1 1 1]; % 约束矩阵
b = [4; 5; 3]; % 右端向量
L = [0; 1; 2]; % 变量下限
U = [3; 4; 5]; % 变量上限

% 定义区间线性规划模型
model.obj = c;
model.A = A;
model.rhs = b;
model.lb = L;
model.ub = U;
model.sense = '<';

% 求解区间线性规划
result = intervalopt('min', model);

% 输出结果
disp(result)

在这个例子中，我们定义了一个三元变量、三个线性约束条件和一个线性目标函数的区间线性规划问题。我们使用 `intervalopt` 函数来求解这个问题，并将结果打印到命令窗口中。

需要注意的是，`intervalopt` 函数需要一个名为 `intervalopt` 的工具箱才能正常运行。如果你没有安装这个工具箱，可以在 MATLAB 的命令窗口中输入 `ver` 查看已安装的工具箱列表，并在 MATLAB 的应用商店中搜索 `intervalopt` 来安装这个工具箱。

相关问题

matlab的线性规划区间,一类完全型区间线性规划的求解

Matlab中可以使用线性规划工具箱中的函数linprog()来求解线性规划问题。对于一类完全型区间线性规划问题，可以采用区间分析的方法进行求解，具体步骤如下：

1. 将线性规划问题转化为标准形式，即将目标函数和约束条件都写成<=形式。

2. 对于每个约束条件，由于其系数可能是区间，因此需要将其转化为两个标量，即上界和下界。

3. 定义区间矩阵A=[A1，A2]和区间向量b=[b1，b2]，其中A1和b1分别为所有上界组成的向量，A2和b2分别为所有下界组成的向量。

4. 对于目标函数，同样需要将其转化为两个标量，即上界和下界。

5. 定义目标函数系数向量c=[c1，c2]，其中c1和c2分别为目标函数的上界和下界。

6. 使用区间分析的方法，将区间矩阵A和区间向量b带入线性规划问题中，求解得到区间解x=[x1，x2]，其中x1和x2分别为变量x的上界和下界。

7. 计算目标函数在区间解x中的上下界，即f1=c1'*x1和f2=c2'*x2。

8. 如果f1和f2相等，则区间解为精确解；否则，将区间矩阵A和区间向量b的上下界分别进行线性规划求解，得到两个解x1'和x2'，再计算目标函数在x1'和x2'中的值，取较小值作为精确解。

以上就是求解一类完全型区间线性规划问题的步骤。在Matlab中，可以使用Interval Toolbox等工具箱来进行区间计算。

请找到利用区间线性规划求解综合能源系统调度的matlab代码

区间线性规划是一种比较复杂的优化问题，需要使用专门的求解工具或库来求解。在 MATLAB 中，可以使用 YALMIP 工具箱和 Gurobi 或者 CPLEX 求解器来求解区间线性规划问题。

以下是一个简单的使用 YALMIP 和 Gurobi 求解区间线性规划问题的 MATLAB 代码示例：

% 定义时间段数目
T = 3;

% 定义区间约束条件
A = [-1 1 0; 0 -1 1];
b = [0; 0];

% 定义相等约束条件
C = [1 -1 0; 0 1 -1];
d = [0; 0];

% 定义变量和目标函数
p = sdpvar(T, 1);
Objective = sum(p);

% 定义约束条件
Constraints = [A*p <= b, C*p == d];

% 定义求解器
options = sdpsettings('solver', 'gurobi');

% 解决问题
optimize(Constraints, Objective, options);

% 打印结果
value(p)
value(Objective)

在上面的示例中，我们定义了三个时间段，每个时间段有一个相等的约束条件，和一个区间约束条件。我们使用 YALMIP 工具箱和 Gurobi 求解器来求解这个问题，并打印出最优解和目标函数值。

当然，这只是一个简单的示例，实际的综合能源系统调度问题可能会更加复杂，需要根据具体问题来定义约束条件和目标函数。同时，由于区间线性规划问题的复杂度比较高，求解时间也可能会比较长。因此，在实际应用中，需要根据具体情况来选择合适的求解器和优化方法。