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1、应用MATLAB软件求解线性规划(1)MATLAB（MATrixLABoratory）的基本含义是矩阵实验室，它是由美国MathWorks公司研制开发的一套高性能的集数值计算、信息处理、图形显示等于一体的可视化数学工具软件。它是建立在向量、数组和矩阵基础之上的，除了基本的数值计算、数据处理、图形显示等功能之外，还包含功能强大的多个“工具箱”，如优化工具箱（optimizationtoolbox）、统计工具箱、样条函数工具箱和数据拟合工具箱等都是优化计算的有力工具。在这里仅介绍用MATLAB6.5优化工具箱求解线性规划问题。一般线性规划问题的数学模型为其中C是目标函数的系数行向
2、量（常数）,X是n维列向量（决策变量），A,A1是常数矩阵，b,b1是常数向量，lb,ub是n维列向量分别表示决策变量X的下界与上界。在Matlab优化工具箱（OptimizationToolbox）中，求解(1)的程序如下：[x，fval，exitflag，output，lambda]=linprog(c，A，b，Aeq，beq，lb，ub，x0，options)说明：(1)A是不等式约束的系数矩阵，b是相应的常数列向量，若没有不等式约束，则均用[]代替；(2)Aeq是等式约束的系数矩阵，beq是相应的常数列向量，若没有等式约束，则均用[]代替；(3)如果某个变量无下界，则
3、用-inf表示；如果某个变量无上界，则用inf表示，若决策变量无下界，则lb用[]代替；若决策变量无上界，则ub用[]代替；(4)x0是线性规划的初始解，这种设计仅对中规模算法有效，通常可以缺省。(5)输出是最优解，fval是最优值。(6)输出exitflag描述了程序的运行情况，若其值大于零，表示程序收敛到最优解；若其值等于零，表示计算达到了最大次数；若其值小于零，表示问题无可行解，或程序运行失败。(7)输出output表示程序运行的某些信息，如迭代次数(iterations)、所用算法(algorithm)、共轭梯度(cgiterations)等。(8)lambda表示解
4、处的拉格朗日乘子，其中lower，upper，ineqlin，eqlin分别对应于下界、上界、不等式约束与等式约束。例3用MATLAB解线性规划问题（2）解Matlab程序如下:c=[-2,-1,1];A=[1,4,-1;2,-2,1];b=[4;12];Aeq=[1,1,2];beq=6;lb=[0,0,-inf];ub=[inf,inf,5];[x,z]=linprog(c,A,b,Aeq,beq,lb,ub)运行后得到输出Optimizationterminatedsuccessfully.x=4.66670.00000.6667z=-8.6667例4用MATLAB求解
5、线性规划问题（3）解首先转化为求最小值问题Matlab程序如下c=[-2,-3,5];A=[-2,5,-1];b=-10;Aeq=[1,1,1];beq=[7];lb=[0,0,0];[x,z]=linprog(c,A,b,Aeq,beq,lb)运行后得到输出x=6.42860.57140.0000z=-14.5714键入s=-z运行后得到原问题的目标函数最大值s=14.5714用MATLAB求解例2的程序与输出结果为：c=[0.2,0.7,0.4,0.3,0.5];A=[-0.3,-2,-1,-0.6,-1.8;-0.1,-0.05,-0.02,-0.2,-0.05;-0.
6、05,-0.1,-0.02,-0.2,-0.08;1,1,1,1,1];b=[-60;-3;-8;52];lb=[0,0,0,0,0];[x,z]=linprog(c,A,b,[],[],lb)Optimizationterminatedsuccessfully.x=0.000012.00000.000030.000010.0000z=22.4000习题11.建立下列线性规划问题的数学模型（1）某工厂生产A、B、C三种产品，三种产品对于材料费用、劳动力和电力的单位消耗系数，资源限量和单位产品价格如表1.1所示。问应如何确定生产计划可使得总产值达到最大？建立线性规划问题的数学模
7、型。表1.1生产计划问题的数据产品资源ABC资源限量材料费用（元）22.54320劳动力（人天）618640电力（度）5510750单位价格（百元）6410（2）某疗养院营养师要为某类病人拟订一周的菜单。可供选择的蔬菜及其费用和所含营养成分的数量以及这类病人每周所需各种营养成分的最低数量如表1.2所示。另外，为了口味的需要，规定一周内所用卷心菜不多于2份，其他蔬菜不多于4份。若病人每周需要14份蔬菜，问选用每种蔬菜各多少份，可使生活费用最小。建立线性规划问题的数学模型。表1.2食谱问题的数据蔬菜每份蔬菜
