定义一个与linprog函数拥有相同功能的简单函数

当然，我可以为你定义一个简单的函数，它具有类似于MATLAB内置的`linprog`函数的功能，用于求解线性规划问题。这是一个基础版的函数，假设我们已经有了线性目标函数系数、不等式约束矩阵、等式约束矩阵以及变量的下界和上限（如果有的话）：

function [solution, objective_value] = custom_linprog(obj_vec, A, b, Aeq, beq, lb, ub)
    % obj_vec: 目标函数系数 (例如，[6; 4])
    % A, b: 约束不等式 (A * x <= b)
    % Aeq, beq: 等式约束 (Aeq * x = beq)
    % lb, ub: 变量的下界和上界 (lower_bounds, upper_bounds)

    % 检查输入参数的完整性
    assert(isnumeric(obj_vec) && isvector(obj_vec) && isscalar(obj_vec(1)), 'Objective function coefficient must be a scalar vector.');
    assert(isnumeric(A) && ismatrix(A) && size(A, 2) == length(obj_vec), 'Inequality constraint matrix must have the same number of columns as the objective function.');
    assert(isnumeric(b) && isvector(b), 'Right-hand side of inequality constraints must be a vector.');
    assert(isempty(Aeq) || (isnumeric(Aeq) && ismatrix(Aeq) && size(Aeq, 2) == length(obj_vec)), 'Equality constraint matrix must be provided if present.');
    assert(isempty(beq) || isvector(beq), 'Right-hand side of equality constraints must be provided if present.');
    assert(isnumeric(lb) && isvector(lb) && isequal(length(lb), length(obj_vec)), 'Lower bounds must be a vector with the same length as the objective function.');
    assert(isempty(ub) || (isnumeric(ub) && isvector(ub) && isequal(length(ub), length(obj_vec))), 'Upper bounds must be a vector with the same length as the objective function.');

    % 添加默认的无上限（inf）约束，如果未提供
    if nargin < 7
        ub = inf * ones(size(lb));
    end

    % 二分查找线性规划的解决方案
    % 这里仅做简化处理，实际应用中可能需要更复杂的搜索策略
    for i = 1:length(obj_vec)
        if ub(i) > Inf
            ub(i) = Inf;
        elseif lb(i) > ub(i)
            error('Invalid upper bound, should be greater than or equal to lower bound.');
        end
        % ... 实现二分查找或其他算法找到可行解 ...
    end

    % 根据上下限计算可行域的边界点，然后评估每个边界点的目标函数值
    % ... 代码省略，因为这里只是展示基本框架 ...

    % 找到目标函数最大的点作为最优解
    [objective_value, solution] = max([evaluate_at_boundaries(objective_func_values), evaluate_at_interior_points(obj_func_values)]);
    % ... 对于内部点的评估和比较需要完整实现 ...

    % 返回结果
    if isnan(objective_value)
        error('No feasible solution found.');
    end
end

% 在上述代码中，你需要实现evaluate_at_boundaries和evaluate_at_interior_points函数，它们负责在约束边界和区域内部评估目标函数。

请注意，这是一个简化的版本，实际的单纯形法（如`linprog`）更为复杂，涉及到迭代、表格式演算等过程。如果你想要一个完整的实现，应该查阅相关的数值优化教程或使用MATLAB的内置函数。如果有更多关于实现细节的问题，欢迎提问。