matlab单纯形法代码

根据提供的引用内容，以下是一个基于MATLAB的单纯形法的代码示例：

function [x_opt, f_opt] = simplex_method(A, b, c)
    % 初始化单纯形表
    [m, n] = size(A);
    B = eye(m);
    N = setdiff(1:n, 1:m);
    X = zeros(n,1);
    X(B) = A(:, B) \ b;
    c_B = c(B);
    c_N = c(N);
    f_opt = c_B' * X(B);
    
    while true
        % 计算检验数
        lambda = c_B' * inv(A(:, B)) * A(:, N) - c_N';
        
        % 判断是否达到最优解
        if all(lambda >= 0)
            x_opt = zeros(n, 1);
            x_opt(B) = X(B);
            break;
        end
        
        % 选择离基变量
        [~, j] = min(lambda);
        
        % 计算方向向量
        d = -inv(A(:, B)) * A(:, N(j));
        
        % 判断是否无界
        if all(d >= 0)
            x_opt = '无界';
            f_opt = '无界';
            break;
        end
        
        % 计算步长
        theta = X(B) ./ d;
        [~, i] = min(theta);
        
        % 更新基
        B(i) = N(j);
        N(j) = i;
        
        % 更新解
        X(B) = A(:, B) \ b;
        c_B = c(B);
        c_N = c(N);
        f_opt = c_B' * X(B);
    end
end

使用上述代码，你可以通过传入线性规划问题的系数矩阵A、约束条件向量b和目标函数系数向量c来求解单纯形法的最优解。