matlab 实验5,MATLAB实验5报告.doc
實驗課程名稱:《數(shù)學(xué)軟件與數(shù)學(xué)實驗》
實驗項目名稱實驗五:線性規(guī)劃問題求解實驗成績實 驗 者王宗德專業(yè)班級數(shù)學(xué)1504組 別同組者實驗日期16年5月一、實驗?zāi)康?/p>
1. 掌握用MATLAB優(yōu)化工具箱求解線性規(guī)劃問題的方法;
2. 練習(xí)建立實際問題的線性規(guī)劃模型并求解;
二、實驗課時:2課時
三、實驗原理
線性規(guī)劃(linear programming)是運籌學(xué)的一個重要的分支,它的應(yīng)用十分廣泛,不僅許多實際問題屬于線性規(guī)劃問題,而且運籌學(xué)的期貨分支的一些問題也可以轉(zhuǎn)化成線性規(guī)劃問題,因此,線性規(guī)劃瓿的求解在最優(yōu)化中占據(jù)重要的地位。
命令:x=linprog(c,A,b)
2、模型:
命令:x=linprog(c,A,b,Aeq,beq)
注意:若沒有不等式:存在,則令A(yù)=[ ],b=[ ]. 若沒有等式約束, 則令A(yù)eq=[ ], beq=[ ].
3、模型:
命令:[1] x=linprog(c,A,b,Aeq,beq, VLB,VUB)
[2] x=linprog(c,A,b,Aeq,beq, VLB,VUB, X0)
注意:[1] 若沒有等式約束, 則令A(yù)eq=[ ], beq=[ ]. [2]其中X0表示初始點
4、命令:[x,fval]=linprog(…)
返回最優(yōu)解x及x處的目標函數(shù)值fval.
四、課堂演示
例1
解 編寫M文件小xxgh1.m如下:
c=[-0.4 -0.28 -0.32 -0.72 -0.64 -0.6];
A=[0.01 0.01 0.01 0.03 0.03 0.03;0.02 0 0 0.05 0 0;0 0.02 0 0 0.05 0;0 0 0.03 0 0 0.08];
b=[850;700;100;900];
Aeq=[]; beq=[];
vlb=[0;0;0;0;0;0]; vub=[];
[x,fval]=linprog(c,A,b,Aeq,beq,vlb,vub)
例2
解: 編寫M文件xxgh2.m如下:
c = [ 6 3 4];
Aeq = [1 1 1];
beq = 120;
lb = [30;0;20];
ub = [inf;50;inf];
[x,val] = linprog(c,[],[],Aeq,beq,lb,ub)
Optimization terminated.
x =
30.0000
50.0000
40.0000
val =
490.0000
例3 (任務(wù)分配問題)某車間有甲、乙兩臺機床,可用于加工三種工件。假定這兩臺車床的可用臺時數(shù)分別為800和900,三種工件的數(shù)量分別為400、600和500,且已知用三種不同車床加工單位數(shù)量不同工件所需的臺時數(shù)和加工費用如下表。問怎樣分配車床的加工任務(wù),才能既滿足加工工件的要求,又使加工費用最低?
解 設(shè)在甲車床上加工工件1、2、3的數(shù)量分別為x1、x2、x3,在乙車床上
加工工件1、2、3的數(shù)量分別為x4、x5、x6。可建立以下線性規(guī)劃模型:
編寫M文件xxgh3.m如下:
f = [13 9 10 11 12 8];
A = [0.4 1.1 1 0 0 0
0 0 0 0.5 1.2 1.3];
b = [800; 900];
Aeq=[1 0 0 1 0 0
0 1 0 0 1 0
0 0 1 0 0 1];
beq=[400 600 500];
vlb = zeros(6,1);
vub=[];
[x,fval] = linprog(f,A,b,Aeq,beq,vlb,vub)
例4.某廠每日8小時的產(chǎn)量不低于1800件。為了進行質(zhì)量控制,計劃聘請兩種不同水平的檢驗員。一級檢驗員的標準為:速度25件/小時,正確率98%,計時工資4元/小時;二級檢驗員的標準為:速度15小時/件,正確率95%,計時工資3元/小時。檢驗員每錯檢一次,工廠要損失2元。為使總檢驗費用最省,該工廠應(yīng)聘一級、二級檢驗員各幾名?
解 設(shè)需要一級和二級檢驗員的人數(shù)分別為x1、x2人,
則應(yīng)付檢驗員的工資為:
因檢驗員錯檢而造成的損失為:
故目標函數(shù)為:
約束條件為:
線性規(guī)劃模型:
創(chuàng)作挑戰(zhàn)賽新人創(chuàng)作獎勵來咯,堅持創(chuàng)作打卡瓜分現(xiàn)金大獎總結(jié)
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