单纯形算法matlab代码

今天介绍一下对偶单纯形算法求解线性规划问题的matlab代码：

function [ X, Z] = dual( A, B, C ,D)
% 单纯形法的实现
% X: 目标函数的最优解
% Z: 目标函数的极小值
% A: 约束函数的系数矩阵
% B: 约束函数的常数列向量
% C: 目标函数的系数向量
% D: 求最大值为1，求最小值为0
% E: 将B，A拼接成新的矩阵
flag = 1;
S=0;
Z=0;
[m, n] = size(A);
W=ones(m,1);
Q=[A B];
BIndex = n - m  + 1 : n;                % 基向量下标集合，确定初始可行基if D==0                             %如果求最小值将C取反C=-C;endif (n < m)disp('系数矩阵不符合要求！')else if rank(A)<rank(B)disp('原问题无可行解！')elsewhile flagCb = C(BIndex);             % 基矩阵对应的目标值bZj = (Cb)*A;Rj =C-Zj;                   %Rj即为单纯形表中的σj，计算判别数X = zeros(1, n);%Bif B>=0               %此种情况为最优解情况for i=1:mX(BIndex(i))=B(i);endfor i=1:nZ=Z+(C(i)*X(i));endflag = 0;fprintf('迭代次数为:%d\n',S);disp('已找到最优解：')S=0;break;elseS=S+1;[~, k2]=min(B);    %获得换出基变量的位置%Rj   //此处为代码调试点for i=1:nif A(k2,i)>=0F(1,i)=inf;elseF(1,i)=Rj(1,i)/A(k2,i);endend%F[~, k1] = min(F); %获得换入基变量的位置%k1  //此处为代码调试  %A     //此处为代码调试点%B     //此处为代码调试点BIndex(k2)=k1;     %新的基变量E=[B,A];           %B,A合成一个新的矩阵% E   //此处为代码调试点%A    //此处为代码调试点E(k2,:)=E(k2,:)/E(k2,k1+1); %将A中k2行，除于A中k2行，k1列；for i=1:m                   %更新Eif(i==k2)continue;endwhile(1)E(i,:)= E(i,:)-E(i,k1+1)*E(k2,:);%将E进行初等行换,将主元素所在列其余元素变为0if(E(i,k1+1)==0)break;endendB=E(1:m,1); %E拆开A=E(1:m,2:n+1);%继续进行下一步循环，直到flag被修改为1endendendend
end

这是我的作业，调试效果较好

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