problem=optimproblem("ObjectiveSense","max"); x = optimvar('x',4,10,'TYPE','integer','LowerBound',0,'UpperBound',1); c=[8.4 9.3 8.4 8.1 8.4 9.4 9.5 8.4 8.4 9.0; 8.7 8.4 8.1 8.7 9.0 8.7 8.4 8.8 8.4 8.11; 9.1 8.4 8.4 9.0 8.3 8.5 8.3 8.7 8.4 8.2; 8.7 8.9 9.5 8.4 9.4 8.4 8.4 8.2 9.3 9.1]; M=c.*x; problem.Objective=sum(sum(M)); problem.Constraints.con1=sum(x,2)<=6; b=nchoosek(sum(x),4); problem.Constraints.con2=b==4; d=setdiff(sum(x),b); problem.Constraints.con3=d<=3; x=solve(problem)
时间: 2024-04-15 20:28:59 浏览: 28
您的代码是一个使用MATLAB的优化工具箱进行整数线性规划的示例。根据您的代码,您定义了一个问题`problem`,目标是最大化`Objective`,其中包含一些变量和约束条件。
然而,您在最后一行的代码中尝试重新定义了变量`x`并求解问题。这样做是不正确的,因为您已经在之前的代码中定义了变量`x`和问题`problem`。您可以直接使用`solve`函数解决问题,而不需要重新定义变量。
以下是正确的代码:
```matlab
problem = optimproblem("ObjectiveSense","max");
x = optimvar('x',4,10,'TYPE','integer','LowerBound',0,'UpperBound',1);
c = [8.4 9.3 8.4 8.1 8.4 9.4 9.5 8.4 8.4 9.0;
8.7 8.4 8.1 8.7 9.0 8.7 8.4 8.8 8.4 8.11;
9.1 8.4 8.4 9.0 8.3 8.5 8.3 8.7 8.4 8.2;
8.7 8.9 9.5 8.4 9.4 8.4 8.4 8.2 9.3 9.1];
M = c.*x;
problem.Objective = sum(sum(M));
problem.Constraints.con1 = sum(x,2) <= 6;
b = nchoosek(sum(x),4);
problem.Constraints.con2 = b == 4;
d = setdiff(sum(x),b);
problem.Constraints.con3 = d <= 3;
x_solution = solve(problem);
```
在这段代码中,我将求解的结果存储在了`x_solution`变量中。您可以通过访问`x_solution.x`来获取最优解的值。请注意,您可能需要根据您的实际问题进行适当的修改和调整。