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#1 |
初级会员
注册日期: 2007-12-04
帖子: 1
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r1,r2是这样的变量
r1<min(x1*a1,x2*a2,x1*a3+x2*a4+x1*a5+x2*a6) r2<min(x1*b1,x2*b2,x1*b3+x2*b4+x1*b5+x2*b6) r1>=0;r2>=0; 其中x1,x2满足 x1+x2=1 a1,a2,a3,a4,a5,a6,b1,b2,b3,b4,b5,b6是常数 问题1:想画出r1,r2关系的曲线。使r1从0开始递增取值,如r1=0,0.1,0.2,……。分别求对于每个固定的r1,求r2最大可能值。 问题2:论文上说可以用linprog,具体怎么用? 谢谢大虾解答! |
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#2 |
普通会员
注册日期: 2007-12-02
年龄: 44
帖子: 74
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书上转载的。
函数 linprog 格式 x = linprog(f,A,b) %求min f ' *x sub.to 线性规划的最优解。 x = linprog(f,A,b,Aeq,beq) %等式约束 ,若没有不等式约束 ,则A=[ ],b=[ ]。 x = linprog(f,A,b,Aeq,beq,lb,ub) %指定x的范围 ,若没有等式约束 ,则Aeq=[ ],beq=[ ] x = linprog(f,A,b,Aeq,beq,lb,ub,x0) %设置初值x0 x = linprog(f,A,b,Aeq,beq,lb,ub,x0,options) % options为指定的优化参数 [x,fval] = linprog(…) % 返回目标函数最优值,即fval= f ' *x。 [x,lambda,exitflag] = linprog(…) % lambda为解x的Lagrange乘子。 [x, lambda,fval,exitflag] = linprog(…) % exitflag为终止迭代的错误条件。 [x,fval, lambda,exitflag,output] = linprog(…) % output为关于优化的一些信息 说明 若exitflag>0表示函数收敛于解x,exitflag=0表示超过函数估值或迭代的最大数字,exitflag<0表示函数不收敛于解x;若lambda=lower 表示下界lb,lambda=upper表示上界ub,lambda=ineqlin表示不等式约束,lambda=eqlin表示等式约束,lambda中的非0元素表示对应的约束是有效约束;output=iterations表示迭代次数,output=algorithm表示使用的运算规则,output=cgiterations表示PCG迭代次数。 例: >>f = [-5; -4; -6]; >>A = [1 -1 1;3 2 4;3 2 0]; >>b = [20; 42; 30]; >>lb = zeros(3,1); >>[x,fval,exitflag,output,lambda] = linprog(f,A,b,[],[],lb) 结果为: x = %最优解 0.0000 15.0000 3.0000 fval = %最优值 -78.0000 exitflag = %收敛 1 output = iterations: 6 %迭代次数 cgiterations: 0 algorithm: 'lipsol' %所使用规则 lambda = ineqlin: [3x1 double] eqlin: [0x1 double] upper: [3x1 double] lower: [3x1 double] >> lambda.ineqlin ans = 0.0000 1.5000 0.5000 >> lambda.lower ans = 1.0000 0.0000 0.0000 表明:不等约束条件2和3以及第1个下界是有效的 |
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#3 |
初级会员
注册日期: 2008-04-09
年龄: 37
帖子: 10
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谢谢版主 只是有些地方还不是太懂
linprog命令中的各个参数的含义不是很清楚 那个例子的要求是怎样的 具体是什么样的线性规划问题呢? 呵呵 我是新手~ |
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