打卡第二天-线性规划（2）

一、前言

内容我已经在上面一则帖子讲过了，本篇内容为练习题和一些演变。 基于前面，重温一下知识点：Matlab 中线性规划的标准型为 因此我们可以再次更加能理解为什么我们在之前传参数是-c不是c了吧。c就是最小值，-c就对应最大值。

二、第一题（最小值） 2.1）题目

该题目是求解最小值，上一篇我们是求解的最大值，因此该题目是对上一篇文章的补充。

2.2）解析

对比一下Matlab 中线性规划的标准型，与本题目区别就在于不等式方向。而目标值与本体是一样求最小值，因此我们传参数a和b加了负号，使得不等式方向。 别的没啥说的了，昨天写很详细了。

2.3）matlab解析

clc
clear all
c=[2 3 1];%用目标函数系数来确定

a=[1 4 2 ;3 2 0];%约束条件左边约束

b=[8 6];%约束条件右边系数
aeq=[];%没有等式约束，因此aeq,beq都为空
beq=[];

lb=[0;0;0];%下限为0
ub=[inf;inf;inf];%没有上限,因为只限制了x>0

[x,y]=linprog(c,-a,-b,aeq,beq,lb,ub);  %这里没有等式约束，对应的矩阵为空矩阵
x    %获取对应x1,x2
best=c*x%计算最优值

运行： 对于其它的类似求解，我们大同小异，因此不讲过于复杂，实际运用的时候就是套用。

你的任务

理解本题目的计算，不用写博客提交，理解就在评论区评论你学到了，又不理解的地方请说出你的问题。 今天我们打卡两份任务，这份任务当作昨天的补充。请准备继续打卡第二份任务…