matlab编程外罚函数法求最优解和目标函数值(matlab罚函数法求解线性规划问题~~~~急急急!!!)
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matlab罚函数法求解线性规划问题~~~~急急急!!!
M是一个“十分大”,也叫“足够大”的正数。。。其作用是使得检验数得到足够的数值,以将相应的变量从基变量中排除。。。一般是为了人造一个初始基,然后将其变量排除用。。。上题中:f是原始的目标函数,g则是原始目标函数加上一个初始基之后的新目标函数。单纯形法原理中,Cj=M则检验数Cj-CbB^(-1)Pj总是和M的符号一致(因为M足够大,所以只用考虑Cj的符号就行了)。则在求最大化问题中,使得人工变量的系数为-M,则此变量将一定会被排除出基变量。在求最小化问题中,使得人工变量的系数为M,则此变量也一定会被排除出基变量。
如何用matlab求函数最优解(2)
function f=myfun(x)f=x(1)+x(2)+81;end %%函数,其中x=x(1)y=x(2)function =mycon(x)c(1)=100000-x(1)*x(2);c(2)=1-x(1);c(3)=1-x(2);ceq=;end %%条件clc,clear allx0=;,@mycon)x = 316.3406 316.1150 %即x=y等于这个数时最小fval = 713.4556 %最小值为这个值
怎么用matlab求最优解
x0=
题主给出的线性规划模型可以用fmincon函数来
求其最优解,其方法:
1、首先建立目标函数,objectivef(x),其内容
y=x(1)*x(2)+2*(x(2)*x(3)+x(1)*x(3));
2、然后建立约束函数,constrainf(x),其内容
%约束函数
c=;
%非约束函数
ceq=x(1)*x(2)*x(3)-100;
3、最后建立运行代码
x0=
A=;
=fmincon(@(x)objectivef(x),x0,A,b,Aeq,beq,VLB,VUB,@(x)constrainf(x))
A=x(1)*x(2)*x(3);
str=;
fprintf(’%s\n’,str);
4、根据上述 内容编程,执行可以得到
x1=5.848;x2= 5.848;x3=2.924
min S=102.6
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