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
时间: 2024-04-18 09:28:19 浏览: 162
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。
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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 all % a=20e-9; % eps0=8.854e-12; % eps_h=70eps0; % sigma_h=0.1; % eps_i=12eps0; % sigma_i=500;
这段代码是MATLAB代码,主要实现的是对一些变量进行赋值操作。其中:
% clc:清空命令窗口
% clear all:清除所有变量
% a=20e-9:将20乘以10的负9次方赋值给变量a
% eps0=8.854e-12:将8.854乘以10的负12次方赋值给变量eps0
% eps_h=70*eps0:将70乘以eps0的值赋值给变量eps_h
% sigma_h=0.1:将0.1赋值给变量sigma_h
% eps_i=12*eps0:将12乘以eps0的值赋值给变量eps_i
% sigma_i=500:将500赋值给变量sigma_i
如果您需要进一步了解这些变量的含义和用途,可以提出相关问题。
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