用matlab写出代码

在 MATLAB 中，你可以使用内置的 `optimization toolbox` 来解决优化问题。以下是一个简单的线性规划问题的例子，假设我们要找到分配给三个任务的时间（x1, x2, x3）使得总分数最大化，同时保证总时间不超过一定限制：

% 导入优化工具箱
import Optimization.*

% 定义变量范围（这里假设每个任务最多可用12小时）
lb = [0, 0, 0]; % 下界
ub = [12, 12, 12]; % 上界

% 定义目标函数（最大化分数）
objFun = @(x) -20*x(1) - 45*x(2) - 96*x(3); % 因为MATLAB默认求最小值，所以乘以-1

% 定义约束条件（总时间不超过12小时）
Aeq = ones(1, 3);
beq = 12;

% 创建最优化问题结构
problem = optimproblem('Objective', objFun, 'Constraints', struct('Type', 'inequality', 'Linear', Aeq, 'LowerBound', lb, 'UpperBound', ub));

% 求解问题
[x, fval] = solve(problem);

% 输出结果
disp(['最佳时间分配: x1 = ', num2str(x(1)), ', x2 = ', num2str(x(2)), ', x3 = ', num2str(x(3))]);
disp(['最大可能分数: ', num2str(-fval), ' (负号是因为我们是在最小化问题中求最大值)']);

% 相关问题--
1. 如何理解这个优化问题的解？
2. 如果效率数据不同，应该如何更新目标函数？
3. MATLAB 里有没有其他类型的优化算法可以选择？

注意，MATLAB 的 `optimization toolbox` 还提供了其他高级功能，如非线性优化、全局优化等，这取决于你的具体需求。