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线性规划单纯形法matlab解法线性规划单纯形法matlab解法线性规划单纯形法matlab解法资料仅供参考文件编号:2022年4月线性规划单纯形法matlab解法版本号:A修改号:1页次:1.0审核:批准:发布日期:线性规划单纯形法matlab解法%单纯形法matlab程序-ssimplex%求解标准型线性规划:maxc*x;.A*x=b;x>=0%本函数中的A是单纯初始表,包括:最后一行是初始的检验数,最后一列是资源向量b%N是初始的基变量的下标%输出变量sol是最优解,其中松弛变量(或剩余变量)可能不为0%输出变量val是最优目标值,kk是迭代次数%例:max2*x1+3*x2%.x1+2*x2<=8%
4*x1<=16%
4*x2<=12%
x1,x2>=0%加入松驰变量,化为标准型,得到%A=[121008;%
4001016;%
0400112;%
230000];%N=[345];%[sol,val,kk]=ssimplex(A,N)%然后执行[sol,val,kk]=ssimplex(A,N)就可以了。function[sol,val,kk]=ssimplex(A,N)[mA,nA]=size(A);kk=0;%迭代次数flag=1;whileflagkk=kk+1;
ifA(mA,:)<=0%已找到最优解
flag=0;
sol=zeros(1,nA-1);
fori=1:mA-1
sol(N(i))=A(i,nA);
end
val=-A(mA,nA);
else
fori=1:nA-1
ifA(mA,i)>0&A(1:mA-1,i)<=0%问题有无界解
disp('haveinfinitesolution!');
flag=0;
break;
end
end
ifflag%还不是最优表,进行转轴运算
temp=0;
fori=1:nA-1
ifA(mA,i)>temp
temp=A(mA,i);
inb=i;%进基变量的下标
end
end
sita=zeros(1,mA-1);
fori=1:mA-1
ifA(i,inb)>0
sita(i)=A(i,nA)/A(i,inb);
end
end
temp=inf;
fori=1:mA-1
ifsita(i)>0&sita(i)<temp
temp=sita(i);
outb=i;%出基变量下标
end
end
%以下更新N
fori=1:mA-1
ifi==outb
N(i)=inb;
end
end
%以下进行转轴运算
A(outb,:)=A(outb,:)/A(outb,inb);
fori=1:mA
ifi~=outb
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