n = 10; % 广告数 m = 6; % 广告位数 s = rand(n,m)*10; % 打分值 k = floor(rand(1,m)*3)+1; % 每个广告位需要选取的广告数 % 构造约束矩阵和目标函数系数矩阵 Aeq = zeros(m,n*m); beq = k'; f = -reshape(s',[1 n*m]); for i = 1:n idx = (i-1)*m+1:i*m; Aeq(:,idx) = ones(m,1).*[zeros(1,(i-1)*m) 1 zeros(1,n*m-i*m)]; end % 设置不等式约束 lb = zeros(n*m,1); ub = ones(n*m,1); % 调用线性规划函数求解 [x,fval] = linprog(f,[],[],Aeq,beq,lb,ub); % 显示结果 x_mat = reshape(x,[m,n])'; disp(x_mat) disp(['Total score: ',num2str(-fval)]) Error using .* Matrix dimensions must agree.

这个错误提示出现的原因是矩阵的维度不一致，导致无法进行矩阵运算。具体来说，出现这个错误的原因是在设置约束矩阵 Aeq 时，使用了 .* 运算符对一个大小为 (m,1) 的矩阵和一个大小为 (1,n\*m) 的矩阵进行了相乘操作，导致维度不一致，无法进行运算。

要解决这个问题，你可以将 .* 运算符替换为 * 运算符，这样就可以进行矩阵乘法，而不是逐元素相乘。修改后的代码如下：

n = 10; % 广告数
m = 6;  % 广告位数
s = rand(n,m)*10; % 打分值
k = floor(rand(1,m)*3)+1; % 每个广告位需要选取的广告数

% 构造约束矩阵和目标函数系数矩阵
Aeq = zeros(m,n*m);
beq = k';
f = -reshape(s',[1 n*m]);
for i = 1:n
    idx = (i-1)*m+1:i*m;
    Aeq(:,idx) = ones(m,1)*[zeros(1,(i-1)*m) 1 zeros(1,n*m-i*m)];
end

% 设置不等式约束
lb = zeros(n*m,1);
ub = ones(n*m,1);

% 调用线性规划函数求解
[x,fval] = linprog(f,[],[],Aeq,beq,lb,ub);

% 显示结果
x_mat = reshape(x,[m,n])';
disp(x_mat)
disp(['Total score: ',num2str(-fval)])

这样就可以避免这个错误了。

相关问题

multiply *= n % 10

这是一个简写的乘法赋值运算符，等同于将变量multiply乘以n的个位数，并将结果赋值给multiply。具体的运算过程如下：

1. 取n的个位数：n % 10
2. 将multiply乘以n的个位数：multiply * (n % 10)
3. 将结果赋值给multiply：multiply = multiply * (n % 10)

简写后，可以写成：multiply *= n % 10。

n = 10; % 广告数 m = 6; % 广告位数 s = rand(n,m)*10; % 打分值 k = floor(rand(1,m)*3)+1; % 每个广告位需要选取的广告数 % 构造约束矩阵和目标函数系数矩阵 Aeq = zeros(m,n*m); beq = k'; f = -reshape(s',[1 n*m]); for i = 1:n idx = (i-1)*m+1:i*m; Aeq(:,idx) = ones(m,1)*[zeros(1,(i-1)*m) 1 zeros(1,n*m-i*m)]; end % 设置不等式约束 lb = zeros(n*m,1); ub = ones(n*m,1); % 调用线性规划函数求解 [x,fval] = linprog(f,[],[],Aeq,beq,lb,ub); % 显示结果 x_mat = reshape(x,[m,n])'; disp(x_mat) disp(['Total score: ',num2str(-fval)]) Subscripted assignment dimension mismatch.

这个错误提示出现的原因是在进行矩阵转置时，维度不一致导致无法进行赋值操作。具体来说，出现这个错误的原因是在显示结果时，使用了一个大小为 (n\*m,m) 的矩阵进行矩阵转置，转置后得到的矩阵大小为 (m,n\*m)，然后尝试将其赋值给一个大小为 (n,m) 的矩阵，导致维度不一致，无法进行赋值操作。

要解决这个问题，你需要将矩阵转置的位置进行调整，使其转置后的大小为 (n,m)。修改后的代码如下：

n = 10; % 广告数
m = 6;  % 广告位数
s = rand(n,m)*10; % 打分值
k = floor(rand(1,m)*3)+1; % 每个广告位需要选取的广告数

% 构造约束矩阵和目标函数系数矩阵
Aeq = zeros(m,n*m);
beq = k';
f = -reshape(s',[1 n*m]);
for i = 1:n
    idx = (i-1)*m+1:i*m;
    Aeq(:,idx) = ones(m,1)*[zeros(1,(i-1)*m) 1 zeros(1,n*m-i*m)];
end

% 设置不等式约束
lb = zeros(n*m,1);
ub = ones(n*m,1);

% 调用线性规划函数求解
[x,fval] = linprog(f,[],[],Aeq,beq,lb,ub);

% 显示结果
x_mat = reshape(x,[m,n]);
x_mat = x_mat'; % 转置
disp(x_mat)
disp(['Total score: ',num2str(-fval)])

这样就可以避免这个错误了。