清除;CLC; % 6个工地坐标 a=[1.25 8.75 0.5 5.75 3 7.25]; b=[1.25 0.75 4.75 5 6.5 7.75]; % 临时料场位置 x=[5 2]; y=[1 7]; % 6个工地水泥日用量 d=[3 5 4 7 6 11]; % 计算目标函数系数，即6工地与两个料场的距离，总共12个值 对于 i=1：6 % 对于6个工地 for j=1：2 % 接收两个料场的供用 L（i，J）=sqrt（（x（j）-a（i））^2+（y（j）-b（i））^2）;% 距离 结束 结束f = [l(:,1);l(:,2)]; % 目标函数系数向量，总共12个值 % 不等式约束条件的变量系数和常数项 A = [1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1]; % 两个临时料场日储量 b = [20;20]; % 矩阵的行数是约束条件个数，列数是变量个数 % 等式约束的变量系数和常数项 Aeq = [eye(6),eye(6)]; % 两个单位矩阵横向拼成 beq=[d(1);d(2);d(3);d(4);d(5);d(6)]; % 所有变量下限全是0 Vlb=[0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0]; [x,fval]=linprog(f,A,b,Aeq,beq,Vlb); x,fval

这段代码进行了线性规划的求解。首先定义了目标函数系数向量f，包括了6个工地与两个料场的距离，总共12个值。然后定义了不等式约束条件的变量系数矩阵A和常数项b，表示两个临时料场的日储量。接着定义了等式约束条件的变量系数矩阵Aeq和常数项beq，表示每个工地的水泥日用量。最后定义了变量下限Vlb，所有变量的下限都是0。

然后使用linprog函数进行线性规划求解，将目标函数系数向量f、不等式约束条件、等式约束条件、变量下限作为输入参数。输出结果包括优化解x和目标函数的最小值fval。

请注意，由于这是一个线性规划问题，linprog函数可以找到全局最优解。结果x表示每个工地与两个料场的水泥供应量，fval表示目标函数的最小值。

相关问题

clear;clc; % 6个工地坐标 a=[1.25 8.75 0.5 5.75 3 7.25]; b=[1.25 0.75 4.75 5 6.5 7.75]; % 临时料场位置 x=[5 2]; y=[1 7]; % 6个工地水泥日用量 d=[3 5 4 7 6 11]; % 计算目标函数系数，即6工地与两个料场的距离，总共12个值 for i=1:6 % 对于6个工地 for j=1:2 % 接收两个料场的供用 l(i,j)=sqrt((x(j)-a(i))^2+(y(j)-b(i))^2); % 距离 end end

这段代码计算了6个工地与两个临时料场的距离。首先，定义了6个工地的坐标a和b，以及两个临时料场的坐标x和y。然后使用两层循环，计算了每个工地与两个料场之间的距离，并将结果存储在矩阵l中。具体地，通过计算欧几里得距离的公式 sqrt((x(j)-a(i))^2+(y(j)-b(i))^2)，将每个工地与两个料场的距离计算出来，并存储在l矩阵中。最终，l矩阵会包含12个值，代表了6个工地与两个料场之间的距离。

clc; clear; m=500000; %总质量 co=4500; cv=150; %%%%%%%%%%chen ca=1; g=9.8; center1=-1.5:0.1:1.5; center=[center1;center1]; % 神经网络中心 width=2; % 神经网络宽度 % rbfc=3000*ones(31,1); % 神经网络加权矩阵 % kesi=0.008; kesi0=0.01; %dd=500; deta0=0.001; %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%调节参数 ro=1; rv=1; ra=1; rm=1; r2=1; gama=1*eye(31); roo=1; ww=1; %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%初值 z1=0.1; z2=0.1*10^6; v_max=0.5*10^6; % v_max=0.7*10^6; v_min=-0.5*10^6; aa=1;

这段代码是一个MATLAB程序的开头部分，主要包括了清空变量、设置初始值、定义一些常数等内容。具体来说：

- clc和clear语句用于清空命令窗口和工作空间中的变量。

- m表示系统的总质量，co、cv和ca分别表示系统的热容、容积和压缩系数。

- g表示重力加速度，center1是一个向量，表示神经网络中心的初始值。

- center是一个2行31列的矩阵，表示神经网络中心的初始值。

- width表示神经网络的宽度，rbfc是一个31行1列的向量，表示神经网络加权矩阵的初始值。

- kesi、kesi0、deta0等变量是一些调节参数，用于控制程序的运行效果。

- ro、rv、ra、rm、r2、gama、roo、ww等变量也是一些常数，用于计算系统的物理量。

- z1、z2等变量是一些初始值，用于进行仿真计算。

- v_max和v_min分别表示系统速度的最大值和最小值，aa是一个常数，用于计算系统的加速度。

需要注意的是，这段代码只是程序的开头部分，具体的仿真计算过程可能在后续的代码中实现。