如果线性规划问题中目标函数又条件，Matlab如何求解？

线性规划是运筹学中的一个重要分支，它用于在给定的线性约束条件下，寻找线性目标函数的最大值或最小值。在MATLAB中，可以使用`linprog`函数来求解线性规划问题。`linprog`函数支持标准形式的线性规划问题和一般形式的线性规划问题。

对于带有目标函数条件的线性规划问题，首先需要确保目标函数和约束条件的格式符合`linprog`函数的要求。然后，通过设置合适的参数，调用`linprog`函数进行求解。

具体步骤如下：

1. 定义目标函数的系数向量`f`。
2. 定义不等式约束`A`和`b`，其中`A*x <= b`。
3. 定义等式约束`Aeq`和`beq`，其中`Aeq*x = beq`。
4. 如果存在变量的上下界，使用`lb`和`ub`定义这些界限。
5. 使用`linprog`函数调用格式进行求解：

   x = linprog(f, A, b, Aeq, beq, lb, ub)

6. 通过设置`linprog`的选项，可以调整算法的行为，例如设置求解器、算法精度、迭代次数等。

举个例子，如果你的目标函数是求最小化`c'*x`，并且有不等式约束`A*x <= b`，可以按照以下MATLAB代码求解：

f = [-c];  % 注意：linprog函数默认求最小值，所以如果你要求最大值，需要将系数取负
A = A;     % 不等式约束矩阵
b = b;     % 不等式约束向量
Aeq = [];  % 如果没有等式约束，可以为空矩阵
beq = [];  % 同上
lb = zeros(size(x)); % 假设所有变量的下界为0
ub = [];    % 如果没有变量上界，可以为空
x = linprog(f, A, b, Aeq, beq, lb, ub);

在使用`linprog`之前，请确保你的MATLAB安装了相应的优化工具箱，因为`linprog`函数是这个工具箱的一部分。