可以使用Matlab中的线性规划函数linprog来求解该问题。

首先将目标函数和约束条件转化为标准形式:

minimize:f = [2 -2; -2 2] * [x1; x2] + [-4; -6]

subject to:A = [-1 -1; -1 -5; -1 0; 0 -1]; b = [-2; -5; 0; 0];

lb = [0; 0]; ub = [];(表示x1和x2的下限为0,上限为无穷大)

然后调用linprog函数:

[x, fval] = linprog(f, A, b, [], [], lb, ub);

其中,x为最优解,fval为最优目标函数值。

完整代码如下:

f = [2 -2; -2 2]; % 目标函数系数矩阵 c = [-4; -6]; % 目标函数常数矩阵

% 约束条件系数矩阵和常数矩阵 A = [-1 -1; -1 -5; -1 0; 0 -1]; b = [-2; -5; 0; 0];

% 变量下限和上限 lb = [0; 0]; ub = [];

% 调用linprog函数求解 [x, fval] = linprog(f, [], [], A, b, lb, ub);

% 输出结果 disp('最优解为:'); disp(x); disp('最优目标函数值为:'); disp(fval)


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