线性规划案例模型matlab代码

线性规划是一种用于优化问题的数学方法，通常涉及最大化或最小化目标函数，同时满足一系列线性的约束条件。在MATLAB中，我们使用`linprog`函数来求解这些问题。下面是一个简单的线性规划案例模型代码示例：

% 定义目标函数系数矩阵 c 和变量向量 x
c = [-5; -3]; % 想要最小化的负数系数（最大化正值）

% 定义约束条件矩阵 A 和右侧值 b
A = [2, 1; -1, 1]; % 约束条件
b = [6; 4];       % 对应的每个约束条件的右端点

% 设置变量的上下界，这里假设x1（第一列元素对应）大于等于0，x2无限制
lb = [0; Inf];  % 下界
ub = Inf*ones(2,1); % 上界Inf表示无上限

% 调用 linprog 函数求解
options = optimoptions('linprog','Display','none'); % 隐藏输出
[x, fval] = linprog(c,A,b,[],[],lb,ub,options);

% 输出结果
fprintf('最优解:\n');
disp(x);
fprintf('最优目标函数值:\n');
disp(fval);

在这个例子中，我们试图找到两个变量 x1 和 x2 的值，使得目标函数 `-5*x1 - 3*x2` 最小化，同时受到 `2*x1 + x2 >= 6` 和 `-x1 + x2 >= 4` 这两个线性约束。