整数规划_分支定界法_MATLAB程序
matlab求解整数规划问题

matlab求解整数规划问题⼀、整数规划定义:数学规划中的变量(部分或全部)限制为整数时,称为整数规划。
若在线性规划模型中,变量限制为整数,则称为整数线性规划。
分类:(1)变量全部限制为整数时,称为纯(完全)整数规划;(2)变量部分限制为整数时,称为混合整数规划。
特点:(1)原线性规划有最优解,当⾃变量限制为整数后,其整数规划解出现下述情况。
原线性规划最优解全是整数,则整数规划最优解与线性规划最优解⼀致整数规划⽆可⾏解有可⾏解(存在最优解),但最优解值变差(2)整数规划最优解不能按照实数最优解简单取值⽽获得。
求解⽅法分类:分枝定界法——可求完全或混合整数线性规划割平⾯法——可求完全或混合整数线性规划隐枚举法——求解“0-1”整数规划匈⽛利法——解决指派问题蒙特卡洛法——求解各种类型规划⼆、⾮线性规划的Matlab标准形式及问题求解c=[2;3;4];a=[1.5,3,5;280,250,400];b=[600;60000];intcon=[1,2,3];[x,y]=intlinprog(-c,intcon,a,b,[],[],zeros(3,1))x,y=-yf=[5;5.1;5.4;5.5;0.2;0.2;0.2];a=[1 0 0 0 0 0 0;0 1 0 0 0 0 0 ;0 0 1 0 0 0 0;0 0 0 1 0 0 0];b=[30;40;45;20];aeq=[1 0 0 0 -1 0 0;0 1 0 0 1 -1 0 ;0 0 1 0 0 1 -1;0 0 0 1 0 0 1];beq=[15;25;35;25];intcon=[1,2,3,4,5,6,7];[x,y]=intlinprog(f,intcon,a,b,aeq,beq,zeros(7,1))四、整数⾮线性规划的代码实现(matlab)2+x(2)2+4*x(4)max z = x(1)2+3x(3)2+2x(5)^2-8x(1)-2x(2)-3x(3)-x(4)-2x(5)约束条件为:x1 + x2 + x3 + x4 + x5 <= 400x1 + 2x2 + 2x3 + x4 + 6x5 <= 8002x1 + x2 + 6x3 <= 200x3 + x4 + 5x5 <= 2000=< xi <= 99 , i = 1,2,3,4,5function myfunx0 = [50 99 0 99 20];A = [1,1,1,1,1;1,2,2,1,6;2,1,6,0,0;0,0,1,1,5];b = [400,800,200,200];Aeq = [];beq = [];VLB = [0;0;0;0;0];VUB = [99;99;99;99;99];[x,fval] = fmincon(@fun,x0,A,b,Aeq,beq,VLB,VUB)endfunction ff = fun(x)ff = -(x(1)^2+x(2)^2+3*x(3)^2+4*x(4)^2+2*x(5)^2-8*x(1)-2*x(2)-3*x(3)-x(4)-2*x(5)); end五、蒙特卡罗法求解整数⾮线性规划2+x22+4*x4max z = x12+3x32+2x5^2-8x1-2x2-3x3-x4-2x5约束条件为:x1 + x2 + x3 + x4 + x5 <= 400x1 + 2x2 + 2x3 + x4 + 6x5 <= 8002x1 + x2 + 6x3 <= 200x3 + x4 + 5x5 <= 2000=< xi <= 99 , i = 1,2,3,4,5% 主函数rand('state',sum(clock));p0=0;ticfor i=1:100x1=randi([0,99],5,1);[f,g]=mengte(x1);if sum(g<=0)==4if p0<=fx0=x1;p0=f;endendendx0,p0tocfunction [f,g]=mengte(x);f=x(1)^2+x(2)^2+3*x(3)^2+4*x(4)^2+2*x(5)-8*x(1)-2*x(2)-3*x(3)...-x(4)-2*x(5);g(1)=sum(x)-400;g(2)=x(1)+2*x(2)+2*x(3)+x(4)+6*x(5)-800;g(3)=2*x(1)+x(2)+6*x(3)-200;g(4)=x(3)+x(4)+5*x(5)-200;end。
Matlab求解线性规划和整数规划问题

Matlab求解线性规划和整数规划问题标题:Matlab求解线性规划和整数规划问题引言概述:Matlab是一种功能强大的数值计算软件,广泛应用于各个领域的数学建模和优化问题求解。
本文将介绍如何使用Matlab求解线性规划和整数规划问题,并结合实例详细阐述求解过程。
一、线性规划问题的求解1.1 定义线性规划问题:线性规划是一种优化问题,目标函数和约束条件均为线性函数。
通常包括最大化或最小化目标函数,并满足一系列约束条件。
1.2 确定决策变量和约束条件:根据问题的实际情况,确定需要优化的决策变量和约束条件。
决策变量表示问题中需要求解的未知量,约束条件限制了决策变量的取值范围。
1.3 使用Matlab求解线性规划问题:利用Matlab提供的优化工具箱,使用线性规划函数linprog()进行求解。
通过设置目标函数系数、约束条件和边界条件,调用linprog()函数得到最优解。
二、整数规划问题的求解2.1 定义整数规划问题:整数规划是在线性规划的基础上,决策变量限制为整数值。
整数规划问题在实际应用中更具有实际意义,例如资源分配、路径选择等。
2.2 确定整数规划问题的特点:整数规划问题通常具有离散性和复杂性,需要根据实际情况确定整数规划问题的特点,如整数变量的范围、约束条件等。
2.3 使用Matlab求解整数规划问题:Matlab提供了整数规划函数intlinprog(),通过设置目标函数系数、约束条件和整数变量的范围,调用intlinprog()函数进行求解。
三、线性规划问题实例分析3.1 实例背景介绍:以某公司的生产计划为例,介绍线性规划问题的具体应用场景。
3.2 定义决策变量和约束条件:确定决策变量,如产品的生产数量,以及约束条件,如生产能力、市场需求等。
3.3 使用Matlab求解线性规划问题:根据实例中的目标函数系数、约束条件和边界条件,调用linprog()函数进行求解,并分析最优解的意义和解释。
Matlab求解线性规划和整数规划问题

Matlab求解线性规划和整数规划问题线性规划是一种数学优化问题,通过线性函数的最大化或者最小化来实现目标函数的优化。
整数规划是线性规划的一种特殊情况,其中变量被限制为整数值。
在Matlab中,我们可以使用优化工具箱中的函数来求解线性规划和整数规划问题。
下面将详细介绍如何使用Matlab来求解这些问题。
1. 线性规划问题的求解首先,我们需要定义线性规划问题的目标函数、约束条件和变量范围。
然后,我们可以使用linprog函数来求解线性规划问题。
例如,考虑以下线性规划问题:目标函数:最大化 2x1 + 3x2约束条件:x1 + x2 <= 10x1 - x2 >= 2x1, x2 >= 0在Matlab中,可以按照以下步骤求解该线性规划问题:1. 定义目标函数的系数向量c和约束矩阵A,以及约束条件的右侧向量b。
c = [2; 3];A = [1, 1; -1, 1];b = [10; -2];2. 定义变量的上下界向量lb和ub。
lb = [0; 0];ub = [];3. 使用linprog函数求解线性规划问题。
[x, fval] = linprog(-c, A, b, [], [], lb, ub);运行以上代码后,可以得到最优解x和目标函数的最优值fval。
2. 整数规划问题的求解对于整数规划问题,我们可以使用intlinprog函数来求解。
与线性规划问题类似,我们需要定义整数规划问题的目标函数、约束条件和变量范围。
然后,使用intlinprog函数求解整数规划问题。
例如,考虑以下整数规划问题:目标函数:最小化 3x1 + 4x2约束条件:2x1 + 5x2 >= 10x1, x2为非负整数在Matlab中,可以按照以下步骤求解该整数规划问题:1. 定义目标函数的系数向量f和约束矩阵A,以及约束条件的右侧向量b。
f = [3; 4];A = [-2, -5];b = [-10];2. 定义变量的整数约束向量intcon。
Matlab学习系列26.整数规划

26. 整数规划全部变量限制为整数的规划问题,称为纯整数规划;部分变量限制为整数的规划问题,称为混合整数规划;变量只取0或1的规划问题,称为0-1整数规划。
整数规划问题,建议使用Lingo 软件求解。
常用的整数规划问题解法有:(1)分枝定界法:可求纯或混合整数线性规划; (2)割平面法:可求纯或混合整数线性规划;(3)隐枚举法:用于求解0-1整数规划,有过滤法和分枝法; (4)匈牙利法:解决指派问题(0-1规划特殊情形); (5)蒙特卡罗法:求解各种类型规划。
一、分枝定界法分支定界法的基本思想是:设有最大化的整数规划问题A ,先解与之相应的线性规划问题B ,若B 的最优解不符合A 的整数条件,那么B 的最优目标函数必是A 的最优目标函数z*的上界,记作z2, 而A 的任意可行解的目标函数值将是z*的一个下界z1, 分支定界法就是将B 的可行域分成子区域(称为分支)的方法,逐步减小z2和增大z1, 最终求到z*。
例1 分枝定界法原理示例:1212120max 58s. t. 65945 () 0, Z (1,2)i i z x x x x x x P x x i =++≤+≤≥∈=用Lingo软件求解:代码:max 5x1+8x2stx1+x2<=65x1+9x2<=45endgin 2运行结果:Global optimal solution found.Objective value: 40.00000Objective bound: 40.00000 Infeasibilities: 0.000000Extended solver steps: 0Total solver iterations: 0Variable Value Reduced CostX1 0.000000 -5.000000X2 5.000000 -8.000000Row Slack or Surplus Dual Price1 40.00000 1.0000002 1.000000 0.0000003 0.000000 0.000000二、0-1整数规划变量x i只能取值0,1,该约束条件可表示为:0≤x i≤1, x i∈N 或x i (1-x i)=0 1. 隐枚举法例2求解下列0-1规划问题:1231231231223 max 325s. t. 2 2 () 4 4 () 3 () 4 6 z x x x x x x a x x x b x x c x x =-++-≤++≤+≤+≤123 () ,,0 1d x x x =或求解思路:(1)先试探性地求一个可行解,易看出(x1, x2, x3)=(1, 0, 0)满足约束条件,故是一个可行解,相应的目标函数值为z=3.(2)由于是求极大值,故目标值z<3的解,不必检验是否满足约束条件即可删除,于是可增加一个约束条件(称为过滤条件):1233253x x x -+≥ (e)(3)用全部枚举法,3个变量共23=8种可能的组合,用过滤条件(并计算目标函数值,不断改进过滤条件)筛选每个可能的组合,最终得到问题的最优解。
Matlab求解线性规划和整数规划问题

Matlab求解线性规划和整数规划问题Matlab是一种强大的数值计算软件,可以用于求解线性规划和整数规划问题。
在本文中,我将详细介绍如何使用Matlab来解决这两类问题。
1. 线性规划问题的求解步骤:(1) 定义决策变量:根据实际问题,定义需要求解的决策变量,并给出变量的取值范围。
(2) 建立目标函数:根据问题的要求,建立线性规划的目标函数,并确定是最大化还是最小化。
(3) 设置约束条件:根据问题的约束条件,建立线性规划的约束条件,并将其转化为线性等式或不等式。
(4) 求解线性规划问题:使用Matlab中的线性规划求解函数linprog来求解线性规划问题。
该函数的基本用法为:[x, fval, exitflag, output] = linprog(f, A, b, Aeq, beq, lb, ub)其中,f为目标函数的系数向量,A和b分别为不等式约束条件的系数矩阵和右侧向量,Aeq和beq分别为等式约束条件的系数矩阵和右侧向量,lb和ub分别为决策变量的下界和上界。
(5) 分析结果:根据求解结果,分析最优解的取值以及对应的目标函数值,判断是否满足问题的要求。
2. 整数规划问题的求解步骤:(1) 定义决策变量:根据实际问题,定义需要求解的整数决策变量,并给出变量的取值范围。
(2) 建立目标函数:根据问题的要求,建立整数规划的目标函数,并确定是最大化还是最小化。
(3) 设置约束条件:根据问题的约束条件,建立整数规划的约束条件,并将其转化为线性等式或不等式。
(4) 求解整数规划问题:使用Matlab中的整数规划求解函数intlinprog来求解整数规划问题。
该函数的基本用法为:[x, fval, exitflag, output] = intlinprog(f, intcon, A, b, Aeq, beq, lb, ub)其中,f为目标函数的系数向量,intcon为整数决策变量的索引向量,A和b分别为不等式约束条件的系数矩阵和右侧向量,Aeq和beq分别为等式约束条件的系数矩阵和右侧向量,lb和ub分别为决策变量的下界和上界。
线性整数规划的分支限界解法及其MATLAB实现

名字由和两词的前个字母MATLAB Matrix Laboratory 3组合而成。
起于世纪年代后期,现在研究和设计中,2070被认为是进行高效研究、开发的首选软件工具。
MATLAB 在国际学术界,已经被确认为准确、可靠的科学MATLAB 计算标准软件。
在数学上提供了大量的优化计算命令。
线性规MALAB 划中,提供了相关函数,但是对于变量取整数的MATLAB 线性规划,即线性整数规划,并没有提供相关函MATLAB 数。
线性整数规划是介于计算机算法和最优化方法中的问题,在实际工程中有着广泛的应用。
本文通过计算机算法中分支限界法的思想解决此类方法。
线性整数规划的求解,是离散型优化问题求解,即指在有限多个可行方案中寻找一个符合目标的方案,常用的技术之一是将整个搜索的范围划分为若干个互不重叠并且完备的子范围,试图找到两个明确结论之一:所要找的最优解(1)肯定不在这个子范围内,如已知所要找的最小值不超过而a,在此范围内最小值超过则问题的解不在此范围内;原问a,(2)题的最小值在该子范围内,则找到该最小值,或者继续划分该子范围,直到找到最小值为止,这样原问题的解就自然得到。
解线性整数规划是一类具体的离散优化问题。
离散优化的问题都可以使用穷举法,在线性整数规划上,这个解空间很大。
显然在实际使用中,使用穷举法时间消耗很大。
在计算机的计算过程中,通常使用回朔的方法,然而仍然需要遍历整个树,然后在所有满足条件的值中找到最优的值。
树的遍历是个递归过程,如果使用递归算法,在每次进行递归调用中,需要保存当前的状态和当前的所有变量,仍然需要很大的空间和时间消耗。
本文通过堆栈的方式,改进递归过程,这将改进整个算法的执行效率。
分支限界法的算法思想1 分支限界法是一种在问题的解空间树上搜索问题界的算法,其目的是找出满足约束条件的一个解,或者是在满足约束条件的解中找出使目标函数值达到极大或极小的解,即最优解。
分支限界法以广度优先或者以最小耗费优先的方式搜索解空间树,分支限界法的策略是,在扩展结点处,先生成其所有的儿子结点,以加速搜索进程,在每一活结点处,计算一个函数值,并根据这些已经计算出的函数值,从当前活结点表中选择一个最有利的结点作为扩展结点,使搜索向着解空间树上最优解的分支推进,以便尽快找出一个最优解。
数学建模十大经典算法( 数学建模必备资料)

建模十大经典算法1、蒙特卡罗算法。
该算法又称随机性模拟算法,是通过计算机仿真来解决问题的算法,同时通过模拟可以来检验自己模型的正确性。
2、数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法。
比赛中通常会遇到大量的数据需要处理,而处理数据的关键就在于这些算法,通常使用Matlab作为工具。
3、线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划类问题。
建模竞赛大多数问题属于最优化问题,很多时候这些问题可以用数学规划算法来描述,通常使用Lindo、Lingo、MATLAB软件实现。
4、图论算法。
这类算法可以分为很多种,包括最短路、网络流、二分图等算法,涉及到图论的问题可以用这些方法解决,需要认真准备。
5、动态规划、回溯搜索、分治算法、分支定界等计算机算法。
这些算法是算法设计中比较常用的方法,很多场合可以用到竞赛中。
6、最优化理论的三大非经典算法:模拟退火法、神经网络、遗传算法。
这些问题是用来解决一些较困难的最优化问题的算法,对于有些问题非常有帮助,但是算法的实现比较困难,需慎重使用。
7、网格算法和穷举法。
网格算法和穷举法都是暴力搜索最优点的算法,在很多竞赛题中有应用,当重点讨论模型本身而轻视算法的时候,可以使用这种暴力方案,最好使用一些高级语言作为编程工具。
8、一些连续离散化方法。
很多问题都是实际来的,数据可以是连续的,而计算机只认的是离散的数据,因此将其离散化后进行差分代替微分、求和代替积分等思想是非常重要的。
9、数值分析算法。
如果在比赛中采用高级语言进行编程的话,那一些数值分析中常用的算法比如方程组求解、矩阵运算、函数积分等算法就需要额外编写库函数进行调用。
10、图象处理算法。
赛题中有一类问题与图形有关,即使与图形无关,论文中也应该要不乏图片的,这些图形如何展示以及如何处理就是需要解决的问题,通常使用Matlab进行处理。
历年全国数学建模试题及解法赛题解法93A非线性交调的频率设计拟合、规划93B足球队排名图论、层次分析、整数规划94A逢山开路图论、插值、动态规划94B锁具装箱问题图论、组合数学95A飞行管理问题非线性规划、线性规划95B天车与冶炼炉的作业调度动态规划、排队论、图论96A最优捕鱼策略微分方程、优化96B节水洗衣机非线性规划97A零件的参数设计非线性规划97B截断切割的最优排列随机模拟、图论98A一类投资组合问题多目标优化、非线性规划98B灾情巡视的最佳路线图论、组合优化99A自动化车床管理随机优化、计算机模拟99B钻井布局0-1规划、图论00A DNA序列分类模式识别、Fisher判别、人工神经网络00B钢管订购和运输组合优化、运输问题01A血管三维重建曲线拟合、曲面重建01B 公交车调度问题多目标规划02A车灯线光源的优化非线性规划02B彩票问题单目标决策03A SARS的传播微分方程、差分方程03B 露天矿生产的车辆安排整数规划、运输问题04A奥运会临时超市网点设计统计分析、数据处理、优化04B电力市场的输电阻塞管理数据拟合、优化05A长江水质的评价和预测预测评价、数据处理05B DVD在线租赁随机规划、整数规划06A 出版资源配置06B 艾滋病疗法的评价及疗效的预测 07A 中国人口增长预测 07B 乘公交,看奥运 多目标规划 数据处理 图论 08A 数码相机定位 08B 高等教育学费标准探讨09A 制动器试验台的控制方法分析 09B 眼科病床的合理安排 动态规划 10A 10B赛题发展的特点:1.对选手的计算机能力提出了更高的要求:赛题的解决依赖计算机,题目的数据较多,手工计算不能完成,如03B ,某些问题需要使用计算机软件,01A 。
Matlab求解线性规划和整数规划问题

Matlab求解线性规划和整数规划问题Matlab是一种功能强大的数学软件,可以用于求解线性规划和整数规划问题。
在本文中,我将详细介绍如何使用Matlab来解决这些问题。
首先,让我们来了解一下线性规划和整数规划的概念。
线性规划是一种数学优化方法,用于在给定的一组线性约束条件下,寻觅使目标函数最优化的变量取值。
整数规划是线性规划的一种扩展,要求变量的取值必须为整数。
在Matlab中,我们可以使用优化工具箱来求解线性规划和整数规划问题。
优化工具箱提供了一系列函数和工具,可以匡助我们定义问题、设置约束条件和求解最优解。
首先,我们需要定义目标函数和约束条件。
目标函数是我们希翼最小化或者最大化的函数,约束条件是对变量的限制条件。
在Matlab中,我们可以使用符号变量来定义目标函数和约束条件。
例如,假设我们有一个线性规划问题,目标函数为最小化函数f(x) = 2x1 + 3x2,约束条件为2x1 + x2 >= 10,x1 + 3x2 >= 15,x1 >= 0,x2 >= 0,其中x1和x2是变量。
在Matlab中,我们可以使用sym函数来定义符号变量。
代码示例如下:```matlabsyms x1 x2f = 2*x1 + 3*x2;constraint1 = 2*x1 + x2 >= 10;constraint2 = x1 + 3*x2 >= 15;```接下来,我们需要将目标函数和约束条件转换为优化工具箱可以理解的形式。
我们可以使用matlabFunction函数将目标函数和约束条件转换为Matlab函数。
代码示例如下:```matlabf = matlabFunction(f);constraint1 = matlabFunction(constraint1);constraint2 = matlabFunction(constraint2);```现在,我们可以使用优化工具箱中的linprog函数来求解线性规划问题。
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整数规划分支定界法MATLAB程序1.这种方法绝对能都解出答案,而且答案正确function [x,val]=fzdj(n,f,a,b,aeq,beq,lb,ub)x=zeros(n,1);x1=zeros(n,1);m1=2;m2=1;[x1,val1]=linprog(f,a,b,aeq,beq,lb,ub);if (x1==0)x=x1;val=val1;elseif (round(x1)==x1)x=x1;val=val1;elsee1={0,a,b,aeq,beq,lb,ub,x1,val1};e(1,1)={e1};zl=0;zu=-val1;while (zu~=zl)for c=1:1:m2if (m1~=2)if (cell2mat(e{m1-1,c}(1))==1)e1={1,[],[],[],[],[],[],[],0};e(m1,c*2-1)={e1};e(m1,c*2)={e1};continue;end;end;x1=cell2mat(e{m1-1,c}(8));x2=zeros(n,1);s=0;s1=1;s2=1;lb1=cell2mat(e{m1-1,c}(6));ub1=cell2mat(e{m1-1,c}(7));lb2=cell2mat(e{m1-1,c}(6));ub2=cell2mat(e{m1-1,c}(7));for d=1:1:nif (abs((round(x1(d))-x1(d)))>0.0001)&(s==0)s=1;lb1(d)=fix(x1(d))+1;if (a*lb1<=b)s1=0;end;ub2(d)=fix(x1(d));if (a*lb2<=b)s2=0;end;end;end;e1={s1,a,b,aeq,beq,lb1,ub1,[],0};e2={s2,a,b,aeq,beq,lb2,ub2,[],0};e(m1,c*2-1)={e1};e(m1,c*2)={e2};end;m1=m1+1;m2=m2*2;for c=1:1:m2if (cell2mat(e{m1-1,c}(1))==0)[x1,val1]=linprog(f,cell2mat(e{m1-1,c}( 2)),cell2mat(e{m1-1,c}(3)),cell2mat(e{m1-1,c}(4)),cell2 mat(e{m1-1,c}(5)),cell2mat(e{m1-1,c}(6)),cell2mat(e{m1-1,c}(7)));e1={cell2mat(e{m1-1,c}(1)),cell2mat(e{m1-1,c}(2)),cell2mat(e{m1-1,c}(3)),cell2mat(e{m1-1,c}( 4)),cell2mat(e{m1-1,c}(5)),cell2mat(e{m1-1,c}(6)),cell2mat(e{m1-1,c}(7)),x1,val1};e(m1-1,c)={e1};end;z=val1;if ((-z)<(-zl))e1={1,[],[],[],[],[],[],[],0};e(m1-1,c)={e1};elseif (abs(round(x1)-x1)<=0.0001)zl=z;end;end;for c=1:1:m2if (cell2mat(e{m1-1,c}(1))==0)zu=cell2mat(e{m1-1,c}(9));end;end;for c=1:1:m2if (-cell2mat(e{m1-1,c}(9))>(-zu))zu=cell2mat(e{m1-1,c}(9));end;end;end;for c=1:1:m2if (cell2mat(e{m1-1,c}(1))==0)&(cell2mat(e{m1-1,c}(9))==zu)x=cell2mat(e{m1-1,c}(8));end;end;val=zu;end;2.这种方法是课本上的程序,但是不能解题,希望高手能将它改进function [x,y]=IntLp(f,G,h,Geq,heq,lb,ub,x,id,options)%整数线性规划分支定界法,可求解全整数线性或混合整数线性规划%y=min f'*x subject to:G*x<=h Geq*x=heq x为全整数%数或混合整数列向量%用法% [x,y]=IntLp(f,G,h)% [x,y]=IntLp(f,G,h,Geq,heq)% [x,y]=IntLp(f,G,h,Geq,heq,lb,ub)% [x,y]=IntLp(f,G,h,Geq,heq,lb,ub,x)% [x,y]=IntLp(f,G,h,Geq,heq,lb,ub,x,id)% [x,y]=IntLp(f,G,h,Geq,heq,lb,ub,x,id,options)%参数说明% x:最优解列向量;y:目标函数最小值;f:目标函数系数列向量% G:约束不等式条件系数矩阵;h:约束不等式条件右端列向量% Gep:约束等式条件系数矩阵;heq:约束等式条件右端列向量% lb:解的下界列向量(Default:-inf)% ub:解得上界列向量(Default:inf)% x:迭代初值列向量;% id:整数变量指标列向量,1—整数,0—实数(default:1)% options的设置请参见optimset或linprog%例min z=x1+4x2%s.t. 2x1+x2<=8% x1+2x2>=6% x1,x2>=0且为整数%先将x1+x2>=6 化为-x1-2x2<=-6%[x,y]=IntLp([1;4],[2 1;-1 -2],[8;-6],[],[],[0;0])global upper opt c x0 A b Aeq beq ID options;if nargin<10,options=optimset({});options.Display='off';rgeScale='off';endif nargin<9,id=ones(size(f));endif nargin<8,x=[];endif nargin<7|isempty(ub),ub=inf*ones(size(f));endif nargin<6|isempty(lb),lb=zeros(size(f));endif nargin<5,heq=[];endif nargin<4,Geq=[];endupper=inf;c=f;x0=x;A=G;b=h;Aeq=Geq;beq=heq;ID=id;ftemp=IntLp(lb(:),ub(:));x=opt;y=upper;%以下为子函数function ftemp=IntLp(vlb,vub)global upper opt c x0 A b Aeq beq ID options;[x,ftemp,how]=linprog(c,A,b,Aeq,beq,vlb,vub,x0,options);if how<=0return;end;if ftemp-upper>0.00005%in order to avoid errorreturn;end;if max(abs(x.*ID-round(x.*ID)))<0.00005if upper-ftemp>0.00005%in order to avoid erroropt=x';upper=ftemp;return;elseopt=[opt;x'];return;end;end;notintx=find(abs(x-round(x))>0.00005);%in order to avoid errorintx=fix(x);tempvlb=vlb;tempvub=vub;if vub(notintx(1,1),1)>=intx(notintx(1,1),1)+1tempvlb(notintx(1,1),1)=intx(notintx(1,1),1)+1;ftemp=IntLp(tempvlb,vub);end;if vlb(notintx(1,1),1)<=intx(notintx(1,1),1)tempvub(notintx(1,1),1)=intx(notintx(1,1),1);ftemp=IntLp(vlb,tempvub);end;3.这种方法是我网上搜的,也不能解题,希望高手改进function [y,fval]=BranchBound(c,A,b,Aeq,beq)NL=length(c);UB=inf;LB=-inf;FN=[0];AA(1)={A};BB(1)={b};k=0;flag=0;while flag==0;[x,fval,exitFlag]=linprog(c,A,b,Aeq,beq);if (exitFlag == -2) | (fval >= UB) FN(1)=[];if isempty(FN)==1flag=1;elsek=FN(1);A=AA{k};b=BB{k};endelsefor i=1:NLif abs(x(i)-round(x(i)))>1e-7kk=FN(end);FN=[FN,kk+1,kk+2];temp_A=zeros(1,NL);temp_A(i)=1;temp_A1=[A;temp_A];AA(kk+1)={temp_A1};b1=[b;fix(x(i))];BB(kk+1)={b1};temp_A2=[A;-temp_A];AA(kk+2)={temp_A2};b2=[b;-(fix(x(i))+1)];BB(kk+2)={b2};FN(1)=[];k=FN(1);A=AA{k};b=BB{k};break;endendif (i==NL) & (abs(x(i)-round(x(i)))<=1e-7)UB=fval;y=x;FN(1)=[];if isempty(FN)==1flag=1;elsek=FN(1);A=AA{k};b=BB{k};endendendendy=round(y);fval=c*y;以上程序都是我网上搜到的,还有自己从课本上自己敲的,第一个程序能成功解出答案,后两个不能,也许是程序有问题,也许是我不会调用,希望高手指点,帮助更多朋友们能够应用这三个程序!!!。