MATLAB线性规划整数变量,Matlab 整数线性规划问题模型代码
整数线性规划问题的基本内容
整数线性规划解决的是自变量在一定的线性约束条件下,使得线性目标函数求得最大值或者最小值的问题。其中自变量只能取整数。特别地,当自变量只能取0或者1时,称之为 0-1 整数规划问题。
当目标函数为最小值时,上述问题可以写成如下形式:
$$ \min z=\mathbf{F}^{T}\mathbf{X} $$
$$ \text { s.t. } \left{\begin{array}{l} {\mathbf{A}\mathbf{X} \leqslant \mathbf{B}} \ {\mathbf{A}{\mathrm{eq}} \mathbf{X}=\mathbf{B}{\mathrm{eq}}} \ {\mathbf{LB} \leqslant \mathbf{X} \leqslant \mathbf{UB}} \\mathbf{X} \text{取整数} \end{array}\right. $$
其中
$F$线性目标函数系数向量
$\mathbf{X}$ 为决策变量向量
$\mathbf{A}$ 为线性不等式系数矩阵
$\mathbf{B}$ 为线性不等式右端常数向量
$\mathbf{A}_\mathrm{eq}$ 为线性等式系数矩阵
$\mathbf{B}_\mathrm{eq}$ 为线性等式右端常数向量
$\mathbf{L B}$ 为决策变量下界向量
$\mathbf{U B}$ 为决策变量上界向量
Matlab模型代码
调用形式
[X,FVAL,EXITFLAG,OUTPUT,LAMBDA] = intlinprog(F,intcon,A,B,Aeq,Beq,LB,UB) % 统一形式
输入变量
F为目标函数系数向量
intcon为整数变量的地址
A 为不等式约束系数矩阵(注意默认不等式方向为小于等于,若为大于等于,需要将其取相反数)
B 为不等式右端常数向量(注意默认不等式方向为小于等于,若为大于等于,需要将其取相反数)
Aeq 为等式约束系数矩阵
Beq 为等式右端常数向量
LB 为决策变量下界向量
UB为决策变量上界向量
在调用时,输入参数不存在时,可以将其输入用 [] 空矩阵表示。
输出变量
X 为最优解
FVAL 为最优目标值
EXITFLAG 为运行结束标志,当等于1时,表示程序收敛于解 X;当等于0时,表示程序运行次数到达最大;当小于0时,说明情况较多
OUTPUT 为程序迭代次数
LAMBDA 为解X相关的Largrange乘子和影子价格
案例演示
目标函数与约束条件
$$\min z=-3 x_{1}-2 x_{2}-x_{3}$$ $$\text { s. t. }\left{\begin{array}{l}{x_{1}+x_{2}+x_{3} \leq 7} \ {4 x_{1}+2 x_{2}+x_{3}=12} \ {x_{1}, x_{2} \geqslant 0} \ {x_{3}=0\text{ or }1}\end{array}\right.$$
Matlab程序
clc,clear
f = [-3;-2;-1];
intcon = 3; % 整数变量的地址
A = ones(1,3);
B = 7;
Aeq = [4,2,1];
Beq = 12;
LB = zeros(3,1);
UB = [inf;inf;1]; % 只有x(3)取0或者1
[x,fval]= intlinprog(f,intcon,A,B,Aeq,Beq,LB,UB)
运行结果
x =
0
5.5000
1.0000
fval =
-12.0000
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