由於時間的關係，本文旨在上手就能用，參考書目《數學建模演算法與應用》
標準形式：
目標函式 z=m
inxc
tx
z=\mathop\limits_c^tx
z=xminc
tx邊界條件
s .t
.ax\leqslant\\ aeq\cdot=beq\\ lb\leqslant\leqslant \end
s.t.⎩⎪
⎨⎪⎧
ax⩽b
aeq⋅
x=be
qlb⩽
x⩽ub
函式形式：
[ x,
fval
]=li
npro
g(c,
a,b,
aeq,
beq,
lb,u
b,x0
,opt
ions
)[x,fval]=linprog(c,a,b,aeq,beq,lb,ub,x_0,options)
[x,fva
l]=l
inpr
og(c
,a,b
,aeq
,beq
,lb,
ub,x
0,o
ptio
ns)[x,
fval
]=li
npro
g(c,
a,b)
[x,fval]=linprog(c,a,b)
[x,fva
l]=l
inpr
og(c
,a,b)[x
,fva
l]=l
inpr
og(c
,a,b
,aeq
,beq
)[x,fval]=linprog(c,a,b,aeq,beq)
[x,fva
l]=l
inpr
og(c
,a,b
,aeq
,beq)[x
,fva
l]=l
inpr
og(c
,a,b
,aeq
,beq
,lb,
ub
)[x,fval]=linprog(c,a,b,aeq,beq,lb,ub)
[x,fva
l]=l
inpr
og(c
,a,b
,aeq
,beq
,lb,
ub)這裡fva
lfval
fval
為返回目標函式的值，lb
bb和ubub
ub為變數x
xx的上界和下界,x
0x_0
x0是x的初始值，opt
io
noption
option
是控制引數
c
cc和x
xx是n為列向量
a
aa為不等式的係數矩陣，b
bb為不等式的適當維列向量
a eq
aeqae
q為等式的係數矩陣，beq
beqbe
q為等式的適當維列向量
注：此處函式所求值為最小值，若是求最大值需加負號
暫不補充例項，若明年還參加數學建模會接著更新= =
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