matlab lp 无上限

如果在MATLAB中使用线性规划求解器，但是问题没有上界，则可能有以下几种情况：

1. 问题本身可能没有上界，这意味着你的模型可能存在问题，需要检查约束条件是否正确。

2. 你的线性规划求解器可能不能处理无上限的问题，需要使用其他求解器或者调整参数来解决问题。

3. 问题存在上界，但是由于数值精度问题，求解器无法找到上界。在这种情况下，可以尝试调整求解器的精度参数来解决问题。

总之，需要对问题和求解器进行检查和调整，以解决无上限的线性规划问题。

相关问题

matlab lsqlin 源码

lsqlin是matlab中一个用于执行最小二乘线性约束问题（LSQ）的函数，其源码可以通过matlab的官方网站获取。该函数的用法为：

x = lsqlin(C,d,A,b,Aeq,beq,lb,ub,x0)

其中，C为二次目标函数的系数矩阵，d为二次目标函数的常数向量。A和b为线性约束的不等式系数矩阵和常数向量，Aeq和beq为线性约束的等式系数矩阵和常数向量。lb和ub分别为变量的下限和上限。x0为初始点。

lsqlin的源码包含多个函数文件，其中最关键的是lsqlin_core.m。该函数使用了线性规划（LP）的求解方法解决最小二乘问题。在初始化阶段，该函数会首先计算出LP问题的初始解，并确定此时的基变量。接着，在主循环中，该函数会对LP问题进行迭代求解，直到收敛或达到最大迭代次数为止。最后，该函数返回求解结果x。

除了lsqlin_core.m外，lsqlin的源码还包含了其他几个函数文件，如checkinput.m、feasible.m等。这些文件主要用于进行输入参数的检查、计算可行域等辅助操作，以确保lsqlin在求解时具有正确的输入参数并能够正确地执行。

资源分配问题matlab

资源分配问题是指在有限的资源下，如何合理地分配资源，从而最大化利润或效益。在Matlab中，可以使用线性规划（LP）来解决资源分配问题。

首先，需要确定决策变量、目标函数和约束条件。例如，一个工厂需要生产两种产品A和B，有限的资源包括人力、机器和材料。假设每个单位的产品A和B的利润分别为x和y，每个资源的限制为a、b和c，则可以将问题表示为以下数学模型：

Maximize z = x + y

subject to:

2x + y <= a
x + 3y <= b
x + 2y <= c
x >= 0, y >= 0

然后，可以在Matlab中使用“linprog”函数来解决此问题。在该函数中，需要将模型表示为标准形式（使所有约束条件都为≤形式），并将目标函数和约束条件表示为向量和矩阵。例如，可以使用以下代码解决上述问题：

f = [-1 -1]; % 目标函数系数（注意取负号）
A = [2 1; 1 3; 1 2]; % 约束条件的系数矩阵
b = [a; b; c]; % 约束条件的右侧常数向量
lb = [0 0]; % 决策变量的下限
ub = []; % 决策变量的上限
[x, z] = linprog(f, A, b, [], [], lb, ub);

其中，x为决策变量的最优解，z为最优值。

需要注意的是，线性规划只适用于约束条件和目标函数都是线性的问题。如果有非线性约束或目标函数，可以考虑使用非线性规划方法，如fmincon函数。