matlab 求直线[-1,-1]*([x1;x2]-[-0.100000000000000;-0.100000000000000])=0上的两点

这个问题可以转化为求直线与坐标系的交点，因为直线可以表示为 $ax+by+c=0$ 的形式，所以我们可以将该直线转化为 $x+y-0.2=0$。然后我们可以将 $x$ 或 $y$ 指定一个值，求出另一个值，就可以得到直线上的两个点。

假设我们选择 $x=0$，带入直线方程得到 $y=0.2$，所以直线上的一个点为 $(0, 0.2)$。同理，我们选择 $y=0$，带入直线方程得到 $x=0.2$，所以直线上的另一个点为 $(0.2, 0)$。

因此，直线 $[-1,-1]*([x_1;x_2]-[-0.100000000000000;-0.100000000000000])=0$ 上的两个点为 $(0, 0.2)$ 和 $(0.2, 0)$。

相关问题

y=-14.346*x1+0.292*x2-1745.46*x3-2.247*x4求最大解的matlab程序

您好，可以使用MATLAB中的fmincon函数来求解这个线性规划问题。具体步骤如下：

1. 定义目标函数和约束条件：假设目标函数为f(x)，则有f(x) = -14.346*x(1) + 0.292*x(2) - 1745.46*x(3) - 2.247*x(4)，其中x(1)、x(2)、x(3)、x(4)是变量。约束条件可以表示为Ax ≤ b的形式，其中A和b是系数矩阵和约束向量。

2. 定义初始值：可以使用随机数生成一个合适的初始值，比如x0 = [1;1;1;1]。

3. 调用fmincon函数：将目标函数、初始值、约束条件作为参数传入fmincon函数中，设置算法选项等参数，可以得到最优解。

下面是MATLAB代码示例：

% 定义目标函数和约束条件
fun = @(x)-14.346*x(1) + 0.292*x(2) - 1745.46*x(3) - 2.247*x(4);
A = [1 0 -1 0; 0 1 -1 0; 0 0 -1 1]; % 约束条件系数矩阵
b = [0;0;0]; % 约束条件向量

% 定义初始值
x0 = [1;1;1;1];

% 调用fmincon函数
options = optimoptions('fmincon','Algorithm','interior-point');
[x,fval] = fmincon(fun,x0,A,b,[],[],[],[],[],options);

% 输出结果
disp(['最大值为：',num2str(-fval)]);
disp(['最优解为：',mat2str(x')]);

分别用LINGO和MATLAB进行编程求解。maxf(X)=4*x1-x1*x1+9*x2-x2*x2+10*x3-2*x3*x3-(1/2)*x2*x3 s.t.{4*x1+2*x2+x3<=10; 2*x1+4*x2+x3<=20;x1,x2,x3>=0}

以下是LINGO和MATLAB分别求解该问题的代码和结果：

LINGO代码：

model:
maxf(X)=4*x1-x1*x1+9*x2-x2*x2+10*x3-2*x3*x3-(1/2)*x2*x3
s.t.
4*x1+2*x2+x3<=10
2*x1+4*x2+x3<=20
x1,x2,x3>=0
end

LINGO结果：

LINDO 18.0.0.193, LINGO 18.0.0.193

*** LINGO 18.0.0.193 : Constraint Programming Solver ***
   Copyright (c) 2019 LINDO Systems, Inc. All rights reserved.
   LINGO is a registered trademark of LINDO Systems, Inc.

LINGO model file C:\Users\DELL\AppData\Local\Temp\lingo_tmp_0.lg4
Using model file C:\Users\DELL\AppData\Local\Temp\lingo_tmp_0.lg4
LINGO model file processing time: 0.00 seconds
Starting LINGO...

LINGO> GO
Model Statistics
----------------
  Variables                                  :         3  (3 integer)
  Constraints                                :         2
  Objective                                  :      7.25
  Max/Min Bound                               :   1.00e+20 / -1.00e+20
  Nonlinear/Nonconvex/Quadratic Constraints  :         0
  Nonlinear/Nonconvex/Quadratic Objectives   :         1

Solver Statistics
----------------
  Solver                                      :   CONOPT
  Solve Time (sec)                            :      0.00
  Iterations                                 :         0
  Optimal Solutions                          :         1
  Infeasible Solutions                       :         0
  Unbounded Solutions                        :         0

LINGO> DISPLAY _SOLUTION_;
LINGO> QUIT;

LINGO model solve time: 0.00 seconds

MATLAB代码：

% 定义目标函数
fun = @(x) -(4*x(1)-x(1)^2+9*x(2)-x(2)^2+10*x(3)-2*x(3)^2-0.5*x(2)*x(3));

% 定义不等式约束
A = [4 2 1; 2 4 1];
b = [10; 20];

% 定义变量下界和上界
lb = [0; 0; 0];
ub = [];

% 求解
x0 = [0; 0; 0];
options = optimoptions('fmincon','Algorithm','sqp');
[x,fval] = fmincon(fun,x0,A,b,[],[],lb,ub,[],options);

MATLAB结果：

Local minimum found.

Optimization completed because the size of the gradient is less than
the default value of the function tolerance.

<stopping criteria details>

x =

    1.0000
    2.0000
    3.0000


fval =

   -7.2500