用MATLAB整数线性规划解决问题：一家玩具公司制造三种桌上高尔夫玩具，每一种要求不同的制造技术。高级的一种需要17小时加工 装配劳动力，8小时检验，每台利润300元。中级的需要10小时劳动力，4小时检验，利润200元。低 级的需要2小时劳动力，2小时检验，利润100元。可供利用的加工劳动力为1000小时，检验500小时。 其次，有市场预测表明，对高级的需求量不超过50台，中级的不超过80台，低级的不超过150台。制 造商决定采用一个能使总利润为最大的最优生产计划。 ↵

好的，这是一个整型线性规划问题。我们可以使用MATLAB中的intlinprog函数来解决。首先，我们需要定义决策变量和约束条件。

假设生产高级、中级、低级的数量分别为x1、x2、x3，则我们的目标是最大化总利润，即

maximize profit = 300x1 + 200x2 + 100x3

同时，我们需要满足以下约束条件：

制造时间限制：17x1 + 10x2 + 2x3 <= 1000
检验时间限制：8x1 + 4x2 + 2x3 <= 500
生产数量限制：x1 <= 50, x2 <= 80, x3 <= 150
非负整数限制：x1, x2, x3 >= 0，且为整数

有了这些信息，我们可以写出MATLAB代码来求解这个整型线性规划问题：

f = [-300; -200; -100];  % 目标函数系数
A = [17 10 2; 8 4 2; 1 0 0; 0 1 0; 0 0 1];  % 约束条件系数矩阵
b = [1000; 500; 50; 80; 150];  % 约束条件右侧常数向量
lb = zeros(3,1);  % 决策变量下界
intcon = [1; 2; 3];  % 决策变量为整数
[x, fval] = intlinprog(f, intcon, A, b, [], [], lb);

运行这段代码后，MATLAB会输出最优解x和最大利润fval。其中，x(1)表示生产高级玩具的数量，x(2)表示生产中级玩具的数量，x(3)表示生产低级玩具的数量。

注意，这个问题的解不一定是唯一的。如果有多个最优解，intlinprog函数只会返回其中之一。