生成该问题的matlab代码

下面是该问题的MATLAB代码：

% 定义变量 x 和 y
x = optimvar('x', 'LowerBound', 0, 'UpperBound', 200);
y = optimvar('y', 'LowerBound', 0, 'UpperBound', 300);

% 定义目标函数和约束条件
f = 100*x + 80*y;
c1 = x + y <= 500;
c2 = x <= 200;
c3 = y <= 240;

% 求解线性规划问题
prob = optimproblem('Objective', f, 'Constraints', {c1, c2, c3});
[sol, fval] = solve(prob);
disp(sol)
disp(fval)

运行该代码，即可得到最优解和总运输费用。

相关问题

matlab 代码生成

Matlab代码生成是指将Matlab代码转换为可执行的C或C++代码，以便在嵌入式系统或其他需要高效执行的环境中使用。Matlab代码生成工具箱提供了一种简单的方法来生成高效的代码，同时保持Matlab的灵活性和易用性。代码生成工具箱支持多种目标平台和编译器，并提供了许多优化选项，以便生成高效的代码。以下是一些生成Matlab代码的步骤：

1. 编写Matlab代码并进行测试。
2. 使用Matlab代码生成工具箱中的函数将Matlab代码转换为C或C++代码。
3. 配置代码生成选项，例如目标平台和编译器。
4. 生成代码并进行编译。
5. 在目标平台上运行生成的代码。

需要注意的是，Matlab代码生成工具箱并不支持所有的Matlab函数和语法。在编写Matlab代码时，需要遵循一些规则以确保代码可以成功转换为C或C++代码。此外，生成的代码可能需要进行一些手动调整以适应特定的目标平台和编译器。

生成混淆矩阵matlab代码

可以使用以下代码生成混淆矩阵（Confusion Matrix）的 MATLAB 代码：

% 实际标签
actual_labels = [1 0 1 1 0 2 1 0 2 1];

% 预测标签
predicted_labels = [1 0 1 1 0 1 2 0 2 0];

% 类别数量
num_classes = max(actual_labels);

% 初始化混淆矩阵
confusion_matrix = zeros(num_classes, num_classes);

% 填充混淆矩阵
for i = 1:length(actual_labels)
    actual = actual_labels(i);
    predicted = predicted_labels(i);
    confusion_matrix(actual, predicted) = confusion_matrix(actual, predicted) + 1;
end

% 显示混淆矩阵
disp(confusion_matrix);

请根据实际情况修改 `actual_labels` 和 `predicted_labels` 数组以适应你的数据。这段代码将生成一个 `num_classes x num_classes` 的混淆矩阵，并将其显示在 MATLAB 命令窗口中。