多目标线性规划的matlab
时间: 2023-10-19 12:08:43 浏览: 54
多目标线性规划在Matlab中可以使用多种方法进行求解。常见的方法有理想点法、线性加权法、最大最小法、目标规划法和模糊数学解法等。其中,可以使用linprog函数来求解线性规划问题,使用fmincon函数来求解非线性规划问题,使用fminimax函数来求解最大最小问题,使用fgoalattain函数来求解多目标问题。这些函数的调用形式分别如下:
1. linprog函数:用于求解线性规划问题
```matlab
[x,fval = linprog(f,A,b)
```
其中,f是目标函数的系数向量,A是不等式约束矩阵,b是不等式约束向量,x是最优解向量,fval是最优解对应的目标函数值。
2. fmincon函数:用于求解非线性规划问题
```matlab
[x,fval = fmincon(fun,x0,A,b,Aeq,beq,lb,ub)
```
其中,fun是目标函数,x0是初始点,A和b是不等式约束,Aeq和beq是等式约束,lb和ub是变量的上下界,x是最优解向量,fval是最优解对应的目标函数值。
3. fminimax函数:用于求解最大最小问题
```matlab
[x,fval = fminimax(fun,x0,[],[],Aeq,beq,lb,ub)
```
其中,fun是目标函数,x0是初始点,Aeq和beq是等式约束,lb和ub是变量的上下界,x是最优解向量,fval是最优解对应的目标函数值。
4. fgoalattain函数:用于求解多目标问题
```matlab
[x,fval = fgoalattain(fun,x0,weights,targets,A,b,Aeq,beq,lb,ub)
```
其中,fun是目标函数,x0是初始点,weights是目标函数的权重向量,targets是目标函数的目标值向量,A和b是不等式约束,Aeq和beq是等式约束,lb和ub是变量的上下界,x是最优解向量,fval是最优解对应的目标函数值。
以上是几种常用的求解多目标线性规划的函数及其调用形式。根据问题的具体要求和约束条件,选择合适的函数来求解多目标线性规划问题。
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