gurobi matlab自學（1）簡單LP問題

1.今天安裝了gurobi並且執行了；

2.我對matlab也不熟，gurobi真的很適合新手，我覺得很好上手。

function lp()

%% this example formulates and solves the following ****** lp model:
% maximize
% x + 2 y + 3 z
% subject to
% x + y <= 1
% y + z <= 1
%model.a = sparse([1 1 0; 0 1 1]); %約束條件的係數矩陣
model.obj = [1 2 3]; %目標函式的係數
model.modelsense = 'max'; %優化問題是max還是min
model.rhs = [1 1]; %兩個約束條件右手邊係數分別為1、1
model.sense = [ '<' '<']; %兩個約束條件
result = gurobi(model); %模型優化
disp(result.objval);
disp(result.x);
% alterantive representation of a - as sparse triplet matrix
%用i、j、x來替代a
i = [1; 1; 2; 2];
j = [1; 2; 2; 3];
x = [1; 1; 1; 1];
model.a = sparse(i, j, x, 2, 3);
% set some parameters
params.method = 2;
params.timelimit = 100;
result = gurobi(model, params);
disp(result.objval);
disp(result.x)
end

下面是我自己的實踐：

function lp1()

%% 目標函式及約束條件
% maxf(x)=2*x1+3*x2
% 1 x1+2*x2<=3
% 2 4*x1 <=16
% 3 4*x2<=12
% 4 x1 >=0
% 5 x2>=0
% a=[1 2;4 0;0 4;1 0;0 1];
% obj=[2 3]
% rhs=[3 16 12 0 0]
% sense=['<' '<' '<' '>' '>']
model.a=sparse([1 2;4 0;0 4;1 0;0 1]);
model.obj=[2 3];
model.modelsense='max';
model.rhs=[3 16 12 0 0];
model.sense=['<' '<' '<' '>' '>'];
% 單純形，需要迭代
result = gurobi(model);
disp(result.objval);
disp(result.x);
% 無需迭代
model.vbasis = result.vbasis;
model.cbasis = result.cbasis;
result = gurobi(model);
end

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