线性规划供不应求matlab求法

线性规划是一种优化问题的求解方法，通过求解线性约束下的目标函数的最大值或最小值来得到最优解。在Matlab中，可以使用linprog函数来求解线性规划问题。

linprog函数的输入参数包括目标函数系数f、不等式约束的系数矩阵A和向量b、等式约束的系数矩阵Aeq和向量beq，以及可选的下界lb和上界ub。根据不同的约束条件，可以选择不同的输入参数来求解线性规划问题。

例如，如果只有不等式约束，可以使用以下命令求解线性规划问题：
[x,fval] = linprog(f,A,b)

如果既有不等式约束又有等式约束，可以使用以下命令求解线性规划问题：
[x,fval] = linprog(f,A,b,Aeq,beq)

此外，还可以设置变量的下界和上界，使用以下命令求解线性规划问题：
[x,fval] = linprog(f,A,b,Aeq,beq,lb,ub)

通过这些命令，可以得到线性规划问题的最优解x和最优目标函数值fval。同时，linprog函数还可以保存每一步的单纯形表数据，以便分析和进一步处理。

总之，使用linprog函数可以方便地求解线性规划问题，并得到最优解和最优目标函数值。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [优化模型：Matlab线性规划](https://blog.csdn.net/m0_64087341/article/details/125626481)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [线性规划（matlab篇）](https://blog.csdn.net/m0_46246301/article/details/106450236)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [单纯形法求解线性规划Matlab实现](https://download.csdn.net/download/zhjx19/11089185)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
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