max=(0.2727*x-1071)/(1994.7935*A) ; 1.227*x-7282.3<=6556.12*(1+u); A<=2.2*10000*b; A=13750+0.2*x; b=1; !u可调,取0.1—0.6; u=0.5;

时间: 2024-05-29 10:11:55 浏览: 25
Substitute the given values for A, b, and u into the equations: max=(0.2727*x-1071)/(1994.7935*A) max=(0.2727*x-1071)/(1994.7935*13750*0.2*x) max=(0.2727*x-1071)/(549653.125*x) 1.227*x-7282.3<=6556.12*(1 u) 1.227*x-7282.3<=6556.12*(1 0.5) 1.227*x-7282.3<=3278.06 1.227*x<=10560.36 x<=8600.29 A<=2.2*10000*b 13750<=2.2*10000*1 13750<=22000 Therefore, the maximum value of max is: max=(0.2727*8600.29-1071)/(549653.125*8600.29) max=0.0000000903 Thus, the maximum value of max is approximately 9.03e-8.
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MATLAB线性规划 目标函数为minmax(qi*xi),使得xi>=0;x0 + 1.01*x1 + 1.02*x2 +1.045*x3 +1.065*x4 =1;-0.05*x0*0.27*x1-0.19*x3-0.185*x4-0.185*x5<=-k。k属于1到2

这是一个线性规划问题,可以使用MATLAB中的线性规划工具箱来解决。具体步骤如下: 1. 将目标函数转化为标准形式,即将minmax(qi*xi)转化为max t,同时添加一个新的变量t来表示minmax(qi*xi),添加限制条件t<=qi*xi,其中qi为常数。 2. 根据题目中给出的限制条件和目标函数的标准形式,列出线性规划问题的矩阵形式: min/max f'*x s.t. A*x <= b Aeq*x = beq lb <= x <= ub 其中f为目标函数的系数向量,x为待求解的变量向量,A为不等式约束条件的系数矩阵,b为不等式约束条件的右侧向量,Aeq为等式约束条件的系数矩阵,beq为等式约束条件的右侧向量,lb和ub分别为变量向量的下限和上限。 3. 根据以上步骤,可以使用MATLAB中的linprog函数求解该线性规划问题。具体代码如下: f = [0 0 0 0 0 1]; % 目标函数的系数向量 A = [1.01 1.02 1.045 1.065 0 0; -0.05 -0.27 -0.185 -0.185 0 -1]; % 不等式约束条件的系数矩阵 b = [1; -k]; % 不等式约束条件的右侧向量 Aeq = [1 1.01 1.02 1.045 1.065 0]; % 等式约束条件的系数矩阵 beq = 1; % 等式约束条件的右侧向量 lb = zeros(6,1); % 变量向量的下限 ub = inf(6,1); % 变量向量的上限 options = optimoptions('linprog','Algorithm','simplex'); % 设置求解器选项 [x,fval,exitflag,output] = linprog(f,A,b,Aeq,beq,lb,ub,[],options); % 求解线性规划问题 4. 解析结果:x即为求解得到的最优解,fval即为最优解对应的目标函数值。

spring.session.redis.filter-dispatcher-types 排除/api/**

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