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1、MATLAB优化应用§1线性规划模型一、线性规划课题：实例1：生产计划问题假设某厂计划生产甲、乙两种产品，现库存主要材料有A类3600公斤，B类2000公斤，C类3000公斤。每件甲产品需用材料A类9公斤，B类4公斤，C类3公斤。每件乙产品，需用材料A类4公斤，B类5公斤，C类10公斤。甲单位产品的利润70元，乙单位产品的利润120元。问如何安排生产，才能使该厂所获的利润最大。建立数学模型：设x1、x2分别为生产甲、乙产品的件数。f为该厂所获总润。 maxf=70x1+120x2 s.t 9x1+4x2≤3600 4x1+5x2≤2000
2、 3x1+10x2≤3000 x1,x2≥0实例2：投资问题某公司有一批资金用于4个工程项目的投资，其投资各项目时所得的净收益(投入资金锪百分比)如下表：工程项目收益表工程项目ABCD收益(%)1510812由于某种原因，决定用于项目A的投资不大于其他各项投资之和而用于项目B和C的投资要大于项目D的投资。试确定全文该公司收益最大的投资分配方案。建立数学模型：设x1、x2、x3、x4分别代表用于项目A、B、C、D的投资百分数。 maxf=0.15x1+0.1x2+0.08x3+0.12x4 s.t x1-x2-x3-x4≤0
3、 x2+x3-x4≥0 x1+x2+x3+x4=1 xj≥0 j=1,2,3,4实例3：运输问题有A、B、C三个食品加工厂，负责供给甲、乙、丙、丁四个市场。三个厂每天生产食品箱数上限如下表：工厂ABC生产数604050四个市场每天的需求量如下表：市场甲乙丙丁需求量20353334从各厂运到各市场的运输费(元/每箱)由下表给出：收点发点市 场甲乙丙丁工A2132厂B1321C3411求在基本满足供需平衡的约束条件下使总运输费用最小。建立数学模型：设aij为由工厂i运到市场j的费用，xij是由工厂i运到市场j的箱数。bi是工厂
4、i的产量，dj是市场j的需求量。 b=(604050) d=(20353334) s.t xij≥0 当我们用MATLAB软件作优化问题时，所有求maxf的问题化为求min(-f)来作。约束gi(x)≥0，化为-gi≤0来作。上述实例去掉实际背景，归结出规划问题：目标函数和约束条件都是变量x的线性函数。形如： (1) minfTX s.t AX≤b AeqX=beqlb≤X≤ub 其中X为n维未知向量，fT=[f1,f2,…fn]为
5、目标函数系数向量，小于等于约束系数矩阵A为m×n矩阵，b为其右端m维列向量，Aeq为等式约束系数矩阵，beq为等式约束右端常数列向量。lb,ub为自变量取值上界与下界约束的n维常数向量。二．线性规划问题求最优解函数： 调用格式： x=linprog(f,A,b) x=linprog(f,A,b,Aeq,beq) x=linprog(f,A,b,Aeq,beq,lb,ub) x=linprog(f,A,b,Aeq
6、,beq,lb,ub,x0) x=linprog(f,A,b,Aeq,beq,lb,ub,x0,options) [x,fval]=linprog(…) [x,fval,exitflag]=linprog(…) [x,fval,exitflag,output]=linprog(…) [x,fval,exitflag,output,lambda]=linprog(…) 说明：x=linprog(f,A,b)返回值x为最
7、优解向量。 x=linprog(f,A,b,Aeq,beq)作有等式约束的问题。若没有不等式约束，则令A=[]、b=[]。 x=linprog(f,A,b,Aeq,beq,lb,ub,x0,options)中lb,ub为变量x的下界和上界，x0为初值点，options为指定优化参数进行最小化。Options的参数描述：Display 显示水平。选择’off’不显示输出；选择’iter’显示每一步迭代过程的输出；选择’final’显示最终结果。MaxFunEvals函数评价的最大允许次数Maxiter最大允
