请问min z=200bi+100hi+10（[hi

这个问题是一个线性规划问题，可以使用MATLAB中的线性规划工具箱来求解。假设bi和hi分别表示某个物品的数量和重量，[hi]表示hi的绝对值。那么问题可以表示为：

minimize 200b + 100h + 10| h |
subject to:
    h >= 0
    b >= 0
    2b + 3h <= 1000

其中第一行是要求最小化的目标函数，后面的是限制条件，2b+3h<=1000表示物品数量和重量的总和不能超过1000。

在MATLAB中，可以使用`linprog`函数求解这个问题，代码如下：

f = [200; 100; 10];
A = [0 1 0; -1 0 0; 2 3 0];
b = [0; 0; 1000];
lb = [0; 0; 0];
[x, fval] = linprog(f, A, b, [], [], lb);

在这段代码中，`f`是目标函数的系数向量，`A`和`b`表示限制条件，`lb`表示变量的下界，其中变量的顺序是b、h、|h|。`linprog`函数返回最优解`x`和目标函数的最小值`fval`，在这个问题中，`x`表示b、h和|h|的最优值，`fval`表示最小化的目标函数的值。

需要注意的是，由于|h|是一个非线性的绝对值函数，因此无法直接在线性规划中使用，但是我们可以将其转化为线性规划问题，这里使用了一个技巧：将h表示为h1-h2，其中h1和h2都是非负数，然后使用h1和h2来表示|h|。这样就将问题转化为了一个标准的线性规划问题。

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min z=200bi+100hi+10([hi/10]+hi)+10(13+∑bi-ai-bi)＋5(50+∑hi-4ai+[hi/10]-hi)在MATLAB用模拟退火算法实现

你可以使用MATLAB中的Simulated Annealing Toolbox来实现模拟退火算法，以下是一个可能的实现：

function [x, fval] = my_func_sa(a, b)
    f = @(x) 200*x(1) + 100*x(2) + 10*(floor(x(2)/10) + x(2)) ...
        + 10*(13 + sum(x(3:10) - a - x(1))) ...
        + 5*(50 + sum(x(2:10) - 4*a + floor(x(2)/10) - x(2)));
    lb = [0; 0; zeros(8, 1)];
    ub = [inf; inf; inf(8, 1)];
    x0 = ones(10, 1);
    options = saoptimset('Display', 'iter');
    [x, fval] = simulannealbnd(f, x0, lb, ub, options);

end

在这个函数中，`a`和`b`是已知的参数，表示某些常数。`f`是目标函数，其中包含了所有的变量，`lb`和`ub`分别是变量的下界和上界，`x0`是初始点，`options`是优化选项。在这个函数中，变量的顺序是b、h1、h2、...、h8，其中h1等于h/10。

你可以调用这个函数，例如：

a = ones(10, 1);
b = ones(10, 1);
[x, fval] = my_func_sa(a, b);

这将返回最优解`x`和最小化的目标函数值`fval`。需要注意的是，由于模拟退火算法具有随机性，因此每次运行可能得到不同的结果。如果需要更加稳定的结果，可以多次运行该函数并取最优解。

min z=200bi+100hi+10([hi/10]+hi)+10(13+∑8(i=1)×bi-ai-bi)＋5(50+∑hi-4ai+[hi/10]-hi)。用MATLAB怎么编写这个函数

这个函数看起来比较复杂，由于其中包含绝对值和整除运算，因此不能直接使用线性规划工具箱进行求解。但是，你可以尝试使用非线性优化工具箱中的fmincon函数来求解。

以下是一个可能的实现，其中使用了匿名函数来定义目标函数和约束条件：

function [x, fval] = my_func(a, b)
    f = @(x) 200*x(1) + 100*x(2) + 10*(floor(x(2)/10) + x(2)) ...
        + 10*(13 + sum(8*x(3:10) - a - x(1))) ...
        + 5*(50 + sum(x(2:10) - 4*a + floor(x(2)/10) - x(2)));
    lb = [0; 0; zeros(8, 1)];
    ub = [inf; inf; inf(8, 1)];
    Aeq = [zeros(1, 2), ones(1, 8)];
    beq = 1000;
    x0 = ones(10, 1);
    options = optimoptions('fmincon', 'Display', 'iter');
    [x, fval] = fmincon(f, x0, [], [], Aeq, beq, lb, ub, @my_nonlcon, options);

    function [c, ceq] = my_nonlcon(x)
        c = 2*x(1) + 3*x(2) - 1000;
        ceq = [];
    end
end

在这个函数中，`a`和`b`是已知的参数，表示某些常数。`f`是目标函数，其中包含了所有的变量，`lb`和`ub`分别是变量的下界和上界，`Aeq`和`beq`是等式约束条件，`x0`是初始点，`options`是优化选项。注意，在这个函数中，变量的顺序是b、h1、h2、...、h8，其中h1等于h/10。

`my_nonlcon`是非线性约束条件，其中包含了2b+3h<=1000这个线性约束条件。

你可以调用这个函数，例如：

a = ones(10, 1);
b = ones(10, 1);
[x, fval] = my_func(a, b);

这将返回最优解`x`和最小化的目标函数值`fval`。需要注意的是，由于这个问题比较复杂，可能需要一定的时间才能得到最优解。