gurobi求解线性规划matlab案例

引用\[2\]中提供了一个使用Gurobi求解线性规划的Matlab案例。这个案例中，目标函数为minf(x)=x^2+x*y+y^2+y*z+z^2+2*x，约束条件为x+2*y+3*z>=4，x+y>=1，x>=0，y>=0，z>=0。通过调用Gurobi的函数进行求解，得到了最优解和目标函数的值。

在这个案例中，使用了Gurobi Optimizer version 9.5.2进行求解，使用了4个线程进行计算。通过对模型进行预处理，移除了一些冗余的约束和变量。最终得到了一个包含2个约束、2个变量和4个非零元素的模型。

根据这个案例，你可以参考其中的代码和参数设置，使用Gurobi来求解你自己的线性规划问题。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [MATLAB 利用YALMIP+Gurobi 求解线性规划 -多无人机扫描覆盖](https://blog.csdn.net/weixin_45738823/article/details/123158016)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [gurobi+matlab 简单QP学习记录](https://blog.csdn.net/qq_42477413/article/details/110119977)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [【数学建模】Python+Gurobi——零基础学优化建模线性规划模型（LP）](https://blog.csdn.net/m0_73907476/article/details/127422807)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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