如何用MATLAB编写程序求解“minY=a+b+c+d+e+f+g+h+i+j+k+l,约束条件为d+e+2f+2g+3h+3i+4j+5k+6l≥50,4b+3c+d+2e+3g+2h+i+k≥2

时间: 2023-12-12 12:34:48 浏览: 26
以下是MATLAB编写程序求解“minY=a+b+c+d+e+f+g+h+i+j+k+l,约束条件为d+e+2f+2g+3h+3i+4j+5k+6l≥50,4b+3c+d+2e+3g+2h+i+k≥2”的方法: ```matlab % 定义目标函数 f = [1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1]; % 定义不等式约束条件 A = [-1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1; 0 0 0 -1 -1 -2 -2 -3 -3 -4 -5 -6; 0 0 4 3 2 0 0 3 2 0 1 0]; % 定义不等式约束条件的右侧系数 b = [-inf; -50; -2]; % 定义变量的下限 lb = zeros(12,1); % 使用线性规划函数求解 [x, fval] = linprog(f, A, b, [], [], lb); % 输出结果 fprintf('a = %f\n', x(1)); fprintf('b = %f\n', x(2)); fprintf('c = %f\n', x(3)); fprintf('d = %f\n', x(4)); fprintf('e = %f\n', x(5)); fprintf('f = %f\n', x(6)); fprintf('g = %f\n', x(7)); fprintf('h = %f\n', x(8)); fprintf('i = %f\n', x(9)); fprintf('j = %f\n', x(10)); fprintf('k = %f\n', x(11)); fprintf('l = %f\n', x(12)); fprintf('minY = %f\n', fval); ``` 其中,目标函数f的每个元素对应于变量a、b、c、d、e、f、g、h、i、j、k、l的系数,不等式约束条件A的每一行对应于一个不等式,b是不等式约束条件的右侧系数,lb是变量的下限,x是求解得到的变量的取值,fval是目标函数的最小值。

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def findContours(path,isPlot=False): dcmSOPs = findSOPs(path) #path,rtFile = os.path.split(rvFileName) paths = list(map(str,path.split("\\"))) patient = paths[3] time = paths[4] rvFile = path+'\\RS.{}'.format(patient)+'.CT_{}%.dcm'.format(time) ds = pydicom.dcmread(rvFile) contours = ds.ROIContourSequence dcmFile = path+'\\CT.{}'.format(patient)+'.Image {}.dcm'.format(str(int(1))) ds = pydicom.dcmread(dcmFile) dcmOrigin = ds.ImagePositionPatient dcmSpacing = ds.PixelSpacing # GTV 为第二个轮廓 numberOfContours = len(contours[1].ContourSequence) cuts = [] # 找出包含GTV的CT minXY = 600 maxXY = -1 for k in range(0,numberOfContours): rfContent = contours[1].ContourSequence[k] # 读取该靶区所在CT切片的信息 dcmUID = rfContent.ContourImageSequence[0].ReferencedSOPInstanceUID #print(numberOfContours,len(dcmSOPs),dcmUID) #print(k,dcmSOPs.index(dcmUID)) cuts.append(dcmSOPs.index(dcmUID)) numberOfPoints = rfContent.NumberOfContourPoints # 该层靶区曲线点数 conData = np.zeros((numberOfPoints,3)) # 存储靶区曲线各点的世界坐标 pointData = np.zeros((numberOfPoints,2)) # 存储靶区曲线各点的网格体素坐标 #将靶区勾画的曲线坐标由世界坐标系转换为网格体素坐标 for jj in range(0,numberOfPoints): ii = jj*3 conData[jj,0] = rfContent.ContourData[ii+0] #轮廓世界坐标系 conData[jj,1] = rfContent.ContourData[ii+1] conData[jj,2] = rfContent.ContourData[ii+2] pointData[jj,0] = round( (conData[jj,0] - dcmOrigin[0])/dcmSpacing[0] ) #轮廓X坐标 pointData[jj,1] = round( (conData[jj,1] - dcmOrigin[1])/dcmSpacing[1] ) #轮廓Y坐标 minX = np.min(pointData[:,0]) maxX = np.max(pointData[:,0]) minY = np.min(pointData[:,1]) maxY = np.max(pointData[:,1]) if minXY>minX: minXY = minX elif minXY>minY: minXY = minY elif maxXY<maxX: maxXY = maxX elif maxXY<maxY: maxXY = maxY #print('minXY={}'.format(minXY),'maxXY={}'.format(maxXY)) cuts = np.array(cuts) writeToFile(cuts,path+'\\GTV_indexs.txt') return minXY,maxXY,cuts

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