整数规划matlab代码

整数规划MATLAB代码通常涉及两步：线性规划作为预处理，然后使用分支定界法找到整数解。下面是整个过程的一个概述：

1. **线性规划求解**[^2]:

   % 定义目标函数（c），不等式系数矩阵(a)，以及不等式常数(b)
   c = [40 90]; % 目标函数系数 (如最大化利润)
   a = [9, 7; 7, 20]; % 约束矩阵
   b = [56; 70]; % 不等式右端点

   % 如果有等式约束，可以设置 aeq 和 beq，此处为空
   aeq = [];
   beq = [];

   % 设置变量下限和上界，这里假设无下限和无限大上界
   lb = [0; 0];
   ub = [Inf; Inf];

   % 使用linprog 函数求解线性规划近似解
   [x, y] = linprog(-c, a, b, aeq, beq, lb, ub); % 因为要最大化，所以目标函数乘以-1
   x % 获取优化后的变量值

2. **分支定界法求整数解**:
- `best` 变量保存的是从线性规划得到的最优解（可能不是整数解）。
- 对于整数规划，需要对非整数解执行分支定界法，这通常是通过循环和递归实现，比如二分搜索或分支剪枝算法。

请注意，实际的整数规划MATLAB代码会更复杂，涉及到迭代和分支过程，可能还会利用特定的整数优化工具箱（如Integer Optimization Toolbox）。如果你想要深入了解，建议查阅资料包中的详细代码和教程[^1]。