使用matlab求解约束非线性规划maxz=0.2010s.t.675-x²x₂≥00.419-≥00≤x₁≤36,0≤x₂≤5,0≤x₃≤125

在MATLAB中，可以使用`fmincon`函数来解决这种带有约束条件的非线性优化问题，目标是最小化或最大化一个标量函数（在这个例子中，因为是最大值，所以需要修改目标函数为最小负数）。给定的问题是一个线性不等式约束下的最优化问题，目标是最大化0.2010*s，其中`s`是一组决策变量。

以下是使用MATLAB的基本步骤：

1. 定义决策变量和目标函数：

fun = @(x) -0.2010 * x(1); % 目标函数，由于要最大化，取其相反数

2. 定义约束函数及其右侧值：

A = []; % 线性不等式的系数矩阵，如果所有约束都是等于型，A为空
b = [675; 0.419; 0]; % 约束的右侧值
Aeq = [];
beq = []; % 等式约束，这里为空

% 不等式约束
lb = [0; 0; 0]; % 变量的下界
ub = [36; 5; 125]; % 变量的上界

3. 调用`fmincon`函数：

x0 = zeros(3,1); % 初始猜测，这里是所有变量为0
options = optimoptions('fmincon', 'Display', 'iter'); % 设置选项显示迭代信息
[x, fval] = fmincon(fun, x0, A, b, Aeq, beq, lb, ub, [], options);

运行上述代码后，`x`将会包含满足约束的最大化s的最优解，`fval`则是对应的最大值。

相关问题

用单纯性法求解线性规划问题:maxz=2x]-x2+x3约束条件3x1 +x2+x3< 60x]-x2+2x3< 10x1 +x2-x3<20x1. x2, x3>0

单纯形法是一种常用的线性规划问题求解方法，通过迭代的方式逐步优化目标函数的值，直至找到最优解。

根据给定的线性规划问题，我们可以将其转化为标准型，即：

max z = 2x1 - x2 + x3

约束条件：

3x1 + x2 + x3 <= 60
-x1 - x2 + 2x3 <= 10
x1 + x2 - x3 <= 20
x1, x2, x3 >= 0

我们定义可行解为满足所有约束条件的解，并定义基本变量和非基本变量。

初始化，将目标函数转化为标准型的形式：z = -2x1 + x2 - x3

利用单纯形法进行迭代求解的步骤如下：

1. 选择一个入基变量和出基变量，并计算出基变量的新解。
我们选择x3作为入基变量，然后计算出基变量的新解。

由第1个约束条件可得：x1 = (60 - x2 - x3)/3
由第2个约束条件可得：x3 = (10 + x1 + x2)/2
由第3个约束条件可得：x2 = (20 + x1 - x3)

2. 计算新的目标函数的值。
z = -2x1 + x2 - x3
将刚刚求得的基变量的新解代入目标函数，计算得到z的新值。

3. 判断是否达到最优解的条件，如果达到则停止迭代，输出结果；
否则，返回步骤1，并继续迭代。

根据以上步骤，我们可以通过迭代计算得到目标函数的最优解。一步步计算可以得到最优解。

希望以上回答能够帮助到您！

maxz=3x₁+6x₂ 2x₁+3x₂≤14 2x₁+x₂≤9 x₁，x₂≥0 x₁，x₂∈Z 用lingo计算目标函数值

这是一个线性规划问题，其中maxz表示我们要最大化的目标函数，由3x₁ + 6x₂组成。我们有三个约束条件：

1. 2x₁ + 3x₂ ≤ 14
2. 2x₁ + x₂ ≤ 9
3. x₁ 和 x₂ 都是非负整数 (x₁, x₂ ≥ 0) 并且属于整数集 Z。

Lingo 是一种用于解决线性优化问题的软件工具。为了在 Lingo 中计算目标函数的最大值，你需要创建模型如下：

Maximize
   z = 3*x1 + 6*x2;

Subject to
   2*x1 + 3*x2 <= 14;
   2*x1 + x2 <= 9;
   x1 >= 0; 
   x2 >= 0;
   x1 in integer;  
   x2 in integer;

然后在 Lingo 环境中运行这个模型，它会找到满足所有约束条件下能使 z 取得最大值的整数解。注意，由于这是一个整数线性规划问题，结果可能会有限制，因为不是所有的整数组合都能同时满足所有条件。

如果你需要实际运行 Lingo 或者解释如何在 Lingo 中操作，那需要具体的 Lingo 库或者命令行环境。如果你没有安装 Lingo，可以考虑使用在线的 LP 解决器，如 Gurobi、CPLEX 或 Coin-OR 的 CBC 等。