线性规划是一种优化方法,Matlab优化工具箱中有现成函数linprog对如下式描述的LP问题求解:
% min f'x
% s.t .(约束条件): Ax<=b
% (等式约束条件): Aeqx=beq
% lb<=x<=ub
linprog函数的调用格式如下:
x=linprog(f,A,b)
x=linprog(f,A,b,Aeq,beq)
x=linprog(f,A,b,Aeq,beq,lb,ub)
x=linprog(f,A,b,Aeq,beq,lb,ub,x0)
x=linprog(f,A,b,Aeq,beq,lb,ub,x0,options)
[x,fval]=linprog(…)
[x, fval, exitflag]=linprog(…)
[x, fval, exitflag, output]=linprog(…)
[x, fval, exitflag, output, lambda]=linprog(…)
其中:
x=linprog(f,A,b)返回值x为最优解向量。
x=linprog(f,A,b,Aeq,beq) 作有等式约束的问题。若没有不等式约束,则令A=[ ]、b=[ ] 。
x=linprog(f,A,b,Aeq,beq,lb,ub,x0,options) 中lb ,ub为变量x的下界和上界,x0为初值点,options为指定优化参数进行最小化。
Options的参数描述:
Display显示水平。 选择’off’ 不显示输出;选择’Iter’显示每一 步迭代过程的输出;选择’final’ 显示最终结果。
MaxFunEvals 函数评价的最大允许次数
Maxiter 最大允许迭代次数
TolX x处的终止容限
[x,fval]=linprog(…) 左端 fval 返回解x处的目标函数值。
[x,fval,exitflag,output,lambda]=linprog(f,A,b, Aeq,beq,lb,ub,x0) 的输出部分:
exitflag 描述函数计算的退出条件:若为正值,表示目标函数收敛于解x处;若为负值,表示目标函数不收敛;若为零值,表示已经达到函数评价或迭代的最大次数。
output 返回优化信息:output.iterations表示迭代次数;output.algorithm表示所采用的算法;outprt.funcCount表示函数评价次数。
lambda 返回x处的拉格朗日乘子。它有以下属性:
lambda.lower-lambda的下界;
lambda.upper-lambda的上界;
lambda.ineqlin-lambda的线性不等式;
lambda.eqlin-lambda的线性等式。
下面通过具体的例子来说明:
例如:某农场I、II、III等耕地的面积分别为100 hm2、300 hm2和200 hm2,计划种植水稻、大豆和玉米,要求三种作物的最低收获量分别为190000kg、130000kg和350000kg。I、II、III等耕地种植三种作物的单产如表5.1.4所示。若三种作物的售价分别为水稻1.20元/kg,大豆1.50元/kg,玉米0.80元/kg。那么,(1)如何制订种植计划,才能使总产量最大?(2)如何制订种植计划,才能使总产值最大?
表1不同等级耕地种植不同作物的单产(单位:kg / hm2)
I等耕地 |
II等耕地 |
III等耕地 |
|
水稻 |
11 000 |
9 500 |
9 000 |
大豆 |
8 000 |
6 800 |
6 000 |
玉米 |
14 000 |
12 000 |
10 000 |
首先根据题意建立线性规划模型(决策变量设置如表2所示,表中表示第种作物在第j等级的耕地上的种植面积。):
表2 作物计划种植面积(单位:hm2)
I等耕地 |
II等耕地 |
III等耕地 |
|
水稻 |
|||
大豆 |
|||
玉米 |
约束方程如下:
非负约束:
(1)追求总产量最大,目标函数为:
(2)追求总产值最大,目标函数为:
根据求解函数linprog中的参数含义,列出系数矩阵,目标函数系数矩阵,以及约束条件等。
这些参数中没有的设为空。譬如,
(1)当追求总产量最大时,只要将参数
f=[-11000 –9500 –9000 –8000 –6800 –6000 –14000 –12000 -10000];
A=[1.0000 0.0000 0.0000 1.0000 0.0000 0.0000 1.0000 0.0000 0.0000;
0.0000 1.0000 0.0000 0.0000 1.0000 0.0000 0.0000 1.0000 0.0000;
0.0000 0.0000 1.0000 0.0000 0.0000 1.0000 0.0000 0.0000 1.0000;
-11000.0000 0.0000 0.0000 -9500.0000 0.0000 0.0000 -9000.0000 0.0000 0.0000;
0.0000 -8000.0000 0.0000 0.0000 -6800.0000 0.0000 0.0000 -6000.0000 0.0000;
0.0000 0.0000 -14000.0000 0.0000 0.0000 -12000.0000 0.0000 0.0000 -10000.0000];
b=[100 300 200 -190000 -130000 -350000];
lb=[0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 ];
代入求解函数,即可求得结果。
(2)当追求总产值最大时,将参数
f=[-13200 –11400 –10800 –12000 –10200 –9000 –11200 –9600 -8000];
A=[1.0000 0.0000 0.0000 1.0000 0.0000 0.0000 1.0000 0.0000 0.0000;
0.0000 1.0000 0.0000 0.0000 1.0000 0.0000 0.0000 1.0000 0.0000;
0.0000 0.0000 1.0000 0.0000 0.0000 1.0000 0.0000 0.0000 1.0000;
-11000.0000 0.0000 0.0000 -9500.0000 0.0000 0.0000 -9000.0000 0.0000 0.0000;
0.0000 -8000.0000 0.0000 0.0000 -6800.0000 0.0000 0.0000 -6000.0000 0.0000;
0.0000 0.0000 -14000.0000 0.0000 0.0000 -12000.0000 0.0000 0.0000 -10000.0000];
b=[100 300 200 -190000 -130000 -350000];
lb=[0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 ];
代入求解函数,即可得到求解结果。
线性规划,还有其他的几种调用函数形式,可在Matlab帮助中查找LP或者LINPROG的帮助说明。