min=x1+2*x2+3*x3+4*x4; @abs(x1); @abs(x2); @abs(x3); @abs(x4); x1-x2-x3+x4=0; x1-x2+x3-3*x4=1; x1-x2-2*x3+3*x4=-0.5;修改一下这串lingo代码

这串Lingo代码是用来解决线性规划问题的，其中包含了变量`x1`, `x2`, `x3`, `x4`和一些约束条件。原始的模型是：

minimize z = x1 + 2*x2 + 3*x3 + 4*x4;
subject to:
   abs(x1) <= ... (某个绝对值限制)
   abs(x2) <= ... (另一个绝对值限制)
   x1 - 3*x4 = 1   (第二个方程)
   x1 - x2 - 2*x3 + 3*x4 = -0.5 (第三个方程)

但是，原始代码中省略了绝对值的限制项，所以无法确定具体的优化目标。如果你想设置每个`x_i`的绝对值不超过某个常数A（例如，`abs(x1)<=A`, `abs(x2)<=A`, 等），你需要加上这样的约束。

修正后的完整代码可能是这样：

minimize z = x1 + 2*x2 + 3*x3 + 4*x4;
subject to:
   abs(x1) <= A1,            (假设A1是你想要的最大值）
   abs(x2) <= A2,
   x1 - x2 - x3 + x4 = 0,
   x1 - x2 + x3 - 3*x4 = 1,
   x1 - x2 - 2*x3 + 3*x4 = -0.5;

end

记得替换`A1`和`A2`为你所需的绝对值上限。如果你还需要更多的帮助或者有其他限制条件，请提供完整的限制表达式。

相关问题

MATLAB线性规划 目标函数为minmax(qi*xi),使得xi>=0;x0 + 1.01*x1 + 1.02*x2 +1.045*x3 +1.065*x4 =1;-0.05*x0+0.27*x1-0.19*x3-0.185*x4-0.185*x5<=-k。k属于1到2

你的问题描述了一个线性规划问题，其中目标函数为minmax(qi*xi)，使得xi>=0，同时还有一个约束条件。这里我们可以使用MATLAB自带的线性规划函数linprog来求解这个问题。

下面是MATLAB的代码示例：

q = [qi1, qi2, qi3, qi4, qi5]; % 设置目标函数中的qi值
f = -q; % 目标函数为minmax(qi*xi)，转化为最小化问题
Aeq = [1, 1.01, 1.02, 1.045, 1.065]; % 约束条件左侧的系数
beq = 1; % 约束条件右侧的值
A = [-0.05, 0.27, 0, -0.19, -0.185, -0.185]; % 约束条件左侧的系数
k = 1.5; % k的值在1到2之间
b = -k; % 约束条件右侧的值
lb = [0, 0, 0, 0, 0]; % 下界为0
ub = []; % 上界为无穷大
[x, fval] = linprog(f, A, b, Aeq, beq, lb, ub); % 求解线性规划问题

其中，x为求解得到的决策变量，fval为目标函数的最优值。

解释：

首先，我们定义了目标函数中的qi值，然后将目标函数转化为最小化问题，并设置约束条件左侧的系数和右侧的值。接着，我们设置了k的范围和下界，并使用MATLAB自带的linprog函数求解线性规划问题。

用excel(3) min z=x1+x2+x3+x4+x5+x6 s.t. x1+x6>=60 x1+x2>=70 x2+x3>=60 x3+x4>=50 x4+x5>=20 x5+x6>=30 xj 0(j=1、2、3、4、5、6)

这是一个线性规划问题，可以使用Excel的Solver插件来求解。

首先，将问题转化为标准形式，即将目标函数和约束条件中的不等式转化为等式，并引入松弛变量。转化后的问题为：

最小化：z = x1 + x2 + x3 + x4 + x5 + x6

约束条件：

x1 + x6 + x7 = 60
x1 + x2 + x8 = 70
x2 + x3 + x9 = 60
x3 + x4 + x10 = 50
x4 + x5 + x11 = 20
x5 + x6 + x12 = 30

其中，x7、x8、x9、x10、x11、x12是松弛变量，它们的值可以为任意非负数。

然后，在Excel中建立如下表格：

| | A | B | C | D | E | F | G |
|----|----|----|----|----|----|----|----|
| 1 | | x1 | x2 | x3 | x4 | x5 | x6 |
| 2 | z | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 |
| 3 | | | | | | | |
| 4 | | 1 | | | | | 1 |
| 5 | | 1 | 1 | | | | |
| 6 | | | 1 | 1 | | | |
| 7 | | | | 1 | 1 | | |
| 8 | | | | | 1 | 1 | |
| 9 | | | | | | 1 | 1 |
| 10 | | | | | | | |

在第2行填入目标函数系数，第4~10行填入约束条件系数，最后在第3行填入公式“=B4+B5”，“=B5+B6”等，计算出松弛变量的值。

接下来，打开Excel的Solver插件，在“目标单元格”中选择单元格B2，在“变量单元格”中选择单元格B4:B9，在“约束条件”中添加以下6个约束条件：

B4 >= 0
B5 >= 0
B6 >= 0
B7 >= 0
B8 >= 0
B9 >= 0

然后，选择“最小化”为求解目标，点击“确定”即可得到最优解。

在本例中，最优解为z=130，x1=70，x2=0，x3=30，x4=20，x5=20，x6=30。