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作者在答案中已经说明,求解上述线性规划模型时,尽量用Lingo软件,如果使用Matlab软件求解,需要做变量替换,把二维决策变量化成一维决策变量,很不方便。(原答案附末尾)
这里我们可以采用matlab的cvx工具箱进行编写,会简化代码并提升可读性
clc;clear;
format short;
% 初始数据
w = [18 15 23 12];
r = [3100 3800 3500 2850] .* w;
s = [480 650 580 390] .* w;
ls = [6800 8700 5300];
lw = [10 16 8];
%开始求解
cvx_begin
variable x(4,3); % 决策变量
maximize(sum(r*x)); % 目标函数
subject to % 约束条件
w*x<=lw;
s*x<=ls;
x >= 0;
sum(x,2) <= 1
cvx_end
disp("每种货物吨数(t):");
result = w‘ .* sum(x,2);
disp(result);
disp(‘最大利润(元):‘);
disp(cvx_optval);
w为每种货物的总重量
r为每种货物的总利润
s为每种货物所占用的总空间
ls为飞机上的空间限制
ls为飞机上的重量限制
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原文地址:https://www.cnblogs.com/aminor/p/13280637.html