解释p.Constraints.c2=[sum(y,2)<=h;sum(y,2)<=M*z]
时间: 2024-03-04 15:51:21 浏览: 25
这是一个线性规划问题的约束条件,其中p是一个线性规划模型,Constraints是约束条件的集合,c2是这个约束条件的名称。
这个约束条件包括两个部分,分别是:
1. sum(y,2)<=h:表示y中每一行的元素之和都不超过h,这是一个线性不等式约束条件。
2. sum(y,2)<=M*z:表示y中每一行的元素之和都不超过M*z,其中z是一个二进制变量,表示是否选择该行,M是一个大于等于y中任意元素的正整数,这也是一个线性不等式约束条件。
这个约束条件的含义是,选择的行的元素之和不能超过h,并且选择的行的元素之和不能超过M*z。
相关问题
M=10^6; w=W; d0=D; d=d0'; e=E;h=H; y=optimvar('y',15,45,'LowerBound',0); z=optimvar('z',15,'LowerBound',0,'Type','integer','UpperBound',1); ob=h'*z+1.6*sum(w*y,'all'); p=optimproblem('Objective',ob); p.Constraints.c1=[sum(y)==d,sum(z)==6]; p.Constraints.c2=[sum(y,2)<=h;sum(y,2)<=M*z]; [s,f]=solve(p),yy=s.y,zz=s.z
这是一段 MATLAB 代码,其中定义了一些变量和约束条件,并使用优化问题求解器求解了该问题,得到最优解 yy 和 zz。具体来说:
- M=10^6; 定义了常量 M 的值为 10 的 6 次方。
- w=W; d0=D; d=d0'; e=E;h=H; 定义了变量 w、d0、d、e 和 h 的值,这些变量的具体含义需要根据上下文来理解。
- y=optimvar('y',15,45,'LowerBound',0); z=optimvar('z',15,'LowerBound',0,'Type','integer','UpperBound',1); 定义了两个优化变量 y 和 z,其中 y 是一个 15 行 45 列的矩阵,每个元素的下界为 0;z 是一个 15 行的列向量,每个元素的下界为 0,上界为 1,且必须为整数。
- ob=h'*z+1.6*sum(w*y,'all'); 定义了目标函数 ob,其中 h 是一个列向量,'*' 表示矩阵乘法,sum(w*y,'all') 计算了矩阵 y 中所有元素的和。
- p=optimproblem('Objective',ob); p.Constraints.c1=[sum(y)==d,sum(z)==6]; p.Constraints.c2=[sum(y,2)<=h;sum(y,2)<=M*z]; 定义了一个优化问题 p,其中目标函数为 ob,约束条件包括 c1 和 c2 两个部分。c1 中包括两个约束条件,分别是 y 所有元素之和等于 d,z 所有元素之和等于 6;c2 中也有两个约束条件,分别是 y 每行元素之和不超过 h 中对应行的值,以及 y 每行元素之和不超过 M*z 中对应行的值。
- [s,f]=solve(p),yy=s.y,zz=s.z 使用 solve 函数求解优化问题 p,得到最优解 s 和最优目标函数值 f,然后将最优解中的 y 和 z 分别存储到 yy 和 zz 中。
需要注意的是,由于没有上下文信息,我无法判断这段代码的具体作用和目的。
在matlab中,以下代码为什么会报错,我应该如何修改:clc,clear; p=optimproblem; x=optimvar('x',5,2,'LowerBound',0); p.Objective=0.6*sum(x(:,1))+0.2*sum(x(:,2)); p.Constraints.c1=[x(1,1)>=120 sum(x(1:2,1))-x(1,2)>=85 sum(x(1:3,1))-x(1,3)>=160 sum(x(1:4,1))-x(1,4)>=145 sum(x(1:5,1))>=300]; p.Constraints.c2=sum(x(1:5,1))<=810; [sol,fval]=solve(p), sol.x
这段代码在MATLAB中报错的原因是在定义约束条件时,采用了多行的形式,并且没有使用适当的逻辑运算符将它们连接起来。在MATLAB中,多行约束条件应该使用逻辑运算符(如&&、||)将它们连接起来。
以下是修改后的代码:
```matlab
clc, clear;
p = optimproblem;
x = optimvar('x', 5, 2, 'LowerBound', 0);
p.Objective = 0.6 * sum(x(:, 1)) + 0.2 * sum(x(:, 2));
p.Constraints.c1 = [x(1, 1) >= 120, sum(x(1:2, 1)) - x(1, 2) >= 85, sum(x(1:3, 1)) - x(1, 3) >= 160, sum(x(1:4, 1)) - x(1, 4) >= 145, sum(x(1:5, 1)) >= 300];
p.Constraints.c2 = sum(x(1:5, 1)) <= 810;
[sol, fval] = solve(p);
sol.x
```
这样修改后的代码应该能够正确运行,并输出变量 `sol.x` 的值。
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