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我想复制我在Matlab中的研究论文中找到的线性优化。我需要解决以下线性优化问题:MatLab中求和的线性规划
其中C1,C2,C3,C4,C5,W1和W2是优先权重。
j取自1至12(一年的12个月)。
以下限制适用:
I(j)的和L(j)是按月记录。
我使用MatLab来编写解决方案。这里是我的代码(我很新的这一点,所以请原谅任何不好的编码!):
%set up the data for the year:
I = [72.6 26.0 23.2 20.4 15.2 22.0 40.9 45.2 38.7 41.4 142.2 116.8]
L = [1.6 1.3 0.8 0.6 0.6 0.6 1 1.5 1.8 1.8 1.8 2.0];
%set up the initial level:
S0 = 683
%set up the priority weightings
w2= 1;
w1 = 1.5;
C1 = 3;
C2 = 2;
C3 = 5;
C4 = 4;
C5 = -5;
%set up the constraint equation, lower bond and upper bound
A = [(C1*w1) C2 (C3*w2) (C4*w2) C5];
Aeq = [1 1 1 1 1];
lb = [70 0 0 0 0];
ub = [815 54.14 13.4 41.8 17345];
%set up a blank matrix to store the results
x=zeros(12,5);
%for each month calculate the optimum and store in the matrix
for j = 1:12
Beq = [(I(j)+S0-L(j))];
x(j,:) = linprog(-A,[],[],Aeq,Beq,lb,ub);
S0 = x(j,1);
end
%output the result
opt = x
问题是,当我比较我的结果的研究论文中,我发现,我得到不同的结果。最终我意识到我正在为每个月找到最佳状态,而不是全年的全球最佳状态。我一直在网上搜索如何找到全年的最佳值(即优化求和函数),但我找不到任何东西。任何人都可以将我指向正确的方向吗?
有一个在Matlab的linprog没有总和。它完全基于矩阵。对于某些问题,这是没有问题的,对于其他问题,这是噩梦(参见[这里](http://yetanothermathprogrammingconsultant.blogspot.com/2016/10/matlab-vs-gams-integer-programming.html))。在你的情况下,你需要建立一个大矩阵,每一列对应一个变量,每一行对应一个约束。 –
@ErwinKalvelagen非常感谢您的回复。我用你的例子来解决我的问题。 –