如何使用MATLAB中的函数求解线性规划问题（LINPROG）？

在MATLAB中，你可以使用内置的`linprog`函数来解决线性规划问题。线性规划通常涉及最小化或最大化一个线性目标函数，同时满足一组线性约束条件。以下是使用`linprog`的基本步骤：

1. **设置问题**: 确定目标函数（`f`），是一个向量表示的目标系数；以及决策变量的上界（`A_ub`）和下界（`b_ub`）（如果有的话）。例如，如果你想要最小化`f = [c]'x`，其中`c`是系数向量，`x`是决策变量。

c = [-5; 7]; % 目标函数的系数
A = []; % 如果有线性不等式约束，则为A * x <= b
b = []; % 对应于A的右端点值

2. **无约束优化**:
- 如果没有约束，只需提供目标函数系数即可。

   x = linprog(c);

3. **带约束的优化**:
- 如果有约束，需要提供A、b。`A_ub`和`b_ub`分别代表大于等于0的约束，`A_eq`和`b_eq`用于等于0的约束。

   x = linprog(c, A_ub, b_ub, [], A_eq, b_eq);

4. **设置选项**: 可选地，你可以通过`Options`结构传递参数，如算法选择、精度控制等。

options.Method = 'interior-point'; % 使用内点法，默认为active-set方法
[x, fval] = linprog(c, A_ub, b_ub, [], A_eq, b_eq, options);

`x`是解向量，`fval`是达到的最优目标函数值。