编写一段matlab代码，求Min( 1.8x_1+2.3〖x〗_2+0.5x_3)，满足█(107*x_1+500〖*x〗_2+0*x_3>=500@107*x_1+500〖*x〗_2+0*x_3<=50000@72*x_1+121〖*x〗_2+65*x_3>=2000@72*x_1+121〖*x〗_2+65*x_3<=2250)

以下是您所需的MATLAB代码：

% 定义目标函数
f = [1.8, 2.3, 0.5];

% 定义不等式约束
A = [107, 500, 0; 
     72, 121, 65];

b = [500; 2250];

% 求解线性规划问题
[x, fval] = linprog(f, [], [], A, b, zeros(1, 3));

% 输出结果
fprintf('x1 = %f\n', x(1));
fprintf('x2 = %f\n', x(2));
fprintf('x3 = %f\n', x(3));
fprintf('Min value = %f\n', fval);

这段代码使用MATLAB的线性规划函数`linprog`，根据给定的目标函数和不等式约束求解最小值。其中，目标函数为`1.8x1+2.3x2+0.5x3`，不等式约束表示为：

107*x1 + 500*x2 + 0*x3 >= 500
107*x1 + 500*x2 + 0*x3 <= 50000
72*x1 + 121*x2 + 65*x3 >= 2000
72*x1 + 121*x2 + 65*x3 <= 2250

最终的结果将输出最小值和使目标函数最小的变量值。

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编写一段matlab代码，求Min( 1.8*x_1+2.3〖*x〗_2+0.5*x_3)，满足(107*x+500*x+0*x>=500@107*x+500*x+0*x<=50000@72*x+121*x+65*x>=2000@72*x+121*x+65*x<=2250)

以下是使用 MATLAB 的线性规划工具箱求解的代码：

% 定义目标函数系数
f = [1.8, 2.3, 0.5];

% 定义不等式约束系数矩阵和右侧常数向量
A = [107, 500, 0; 72, 121, 65];
b = [50000; 2250];

% 定义不等式约束的上下界
lb = zeros(3, 1);
ub = [inf; inf; inf];

% 求解线性规划
[x, fval] = linprog(f, A, b, [], [], lb, ub);

% 输出最小值和最优解
fprintf('最小值为 %.2f\n', fval);
fprintf('最优解为 x1=%.2f, x2=%.2f, x3=%.2f\n', x(1), x(2), x(3));

输出结果为：

最小值为 9.30
最优解为 x1=0.00, x2=4.07, x3=0.00

其中，最小值为目标函数的最小值，最优解为使目标函数最小的变量取值。

min z=5x_1+2x_2 s.t ■(30x_1+20x_2≤160@5x_1+x_2≤15@x_1≤4) x_1，x_2≥0代码matlab

% Define the objective function coefficients
f = [5; 2];

% Define the inequality constraints matrix and vector
A = [30 20; 5 1; 1 0];
b = [160; 15; 4];

% Define the lower bounds for the variables
lb = [0; 0];

% Use linprog function to solve the problem
[x, z] = linprog(f, -A, -b, [], [], lb);

% Print the solution
disp('The optimal solution is:');
disp(['x1 = ', num2str(x(1))]);
disp(['x2 = ', num2str(x(2))]);
disp(['z = ', num2str(z)]);