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使用linprog()函数前需要化为标准型

说人话就是

目标函数改成求最小 不等式改成小于等于

如果是原本是求最大的，想要换成求最小值你就把目标函数右边乘以一个 -1 ，（负数最小的时候绝对值最大），具体到matlab上，就是f写成 -f，最后把返回的x带入到原目标函数即可，即x*f

下面是样例，我们后面开始逐一讲解

下面的x统一返回的是目标函数取最优时的坐标，并且是列向量

x=linprog(f,A,b)（最简单形式）

不相同的不等式的系数用分号间隔（回车也行）

b在这里是不等式对应小于等于的常数，依次顺下来的

目标函数

最后使用linprog(目标函数，不等式系数矩阵，不等式常数向量)

x=linprog(f,A,b,Aeq,beq)（含有等式）

在上面的代码基础上，加上下面这两段代码

x=linprog(f,A,b,Aeq,beq,lb,ub)（同时含有上下限）

lb是下限向量lower bounds ub是上限向量upper bounds

[x,fval]=linprog(c,A,b,Aeq,beq,LB,UB,X0)（较常用形式）

x是取最优值对应的坐标 fval是最优值 X0是决策变量的初始值

如果有以下初始值 则加上最后一句