线性规划模型二维数组matlab

线性规划是一种优化技术，用于解决涉及线性目标函数和线性约束的问题。在MATLAB中，你可以使用`linprog`函数或者`Optim Toolbox`来处理这种类型的数学模型。线性规划模型通常由四个部分组成：

1. **决策变量**：用矩阵 `x` 表示，其中每个列代表一个问题的一个变量。

2. **目标函数**：用矩阵 `c` 和向量 `b` 描述，`c` 是系数矩阵，`b` 是常数项，目标是最小化（最大化）`c` 的转置乘以 `x`（如果最大化，需要 `-c`）。

3. **线性不等式约束**：用矩阵 `A` 和向量 `ub` 或 `lb` 表示，`A` 是不等式系数矩阵，`ub` 是上界，`lb` 是下界，保证每个变量都满足约束条件 `Ax <= ub` 或 `Ax >= lb`。

4. **线性等式约束**（可选）：用额外的矩阵 `Aeq` 和向量 `beq` 描述，它们类似于不等式约束，但需要严格的相等。

例如，如果你有一个二维数组 `P = [c; A; b; Aeq; beq]`，其中 `c`、`A`、`b` 分别对应目标函数、不等式约束和上界，`Aeq` 和 `beq` 对应等式约束，你可以通过以下代码求解最小化目标函数的问题：

[x, fval, exitflag] = linprog(P(:, 1), P(:, 2:end), [], [], [], lb(:), ub(:));

这里，`lb` 和 `ub` 分别是所有变量的下界和上界的向量，空的第五个输入表示没有非负变量限制。