[x,y]=linprog(-c,a,b,aeq,beq,zeros(12,1));的意思

这是一个线性规划问题的解法，其中：

-c是目标函数的系数向量，表示要最小化的目标函数。

a是不等式约束条件的系数矩阵，b是不等式约束条件的右端向量。

aeq是等式约束条件的系数矩阵，beq是等式约束条件的右端向量。

zeros(12,1)是变量的初始值向量，表示将所有变量都初始化为0。

linprog函数的输出是x和y，其中x是目标函数的最优解，y是最优解对应的目标函数值。

相关问题

from turtle import clear import clc as clc from numpy import zeros from scipy.optimize import linprog clc, clear c = [3, -1, -1]; a = [1, -2, 1, 4, -1, -2]; b = [11,-3]; aeq = [-2, 0,1];beq=1; [x, y] = linprog(-c,a,b,aeq,zeros(3,1)) y=-y这个代码哪里错了

这段代码中有两个错误。第一个错误是在调用zeros函数时，应该使用括号而不是方括号。第二个错误是在调用linprog函数时，应该将zeros(3,1)改为zeros((3,1))。

正确的代码应该是：

from turtle import clear
import clc as clc
from numpy import zeros
from scipy.optimize import linprog

clc, clear
c = [3, -1, -1]
a = [[1, -2, 1], [4, -1, -2]]
b = [11, -3]
aeq = [[-2, 0, 1]]
beq = [1]

res = linprog(c, A_ub=a, b_ub=b, A_eq=aeq, b_eq=beq)
y = -res.fun

注意，这里将a和b分别改为了二维列表和一维列表，并将zeros(3,1)改为了zeros((3,1))。

f=[-2,-3,5]; >> a=[-2,5,-1;1,3,5]; b=[-10;12]; aeq=[1,1,1]; beq=7; [x,y]=linprog(f,a,b,aeq,beq,zeros(3,1));

这是一个线性规划问题，其中f是目标函数，a和b是约束条件的不等式部分，aeq和beq是约束条件的等式部分。linprog函数用于求解线性规划问题。

根据给定的输入，我们可以将问题描述如下：

最小化目标函数：-2x1 - 3x2 + 5x3
约束条件：
-2x1 + 5x2 - x3 ≤ -10
x1 + 3x2 + 5x3 ≤ 12
x1 + x2 + x3 = 7
x1, x2, x3 ≥ 0

使用linprog函数可以求解得到最优解。其中，x是变量的取值，y是目标函数的最小值。