目前正在研究最優化方法，首先談談線性規劃問題。
問題描述：
線性規劃是研究在一組線性不等式或等式約束下使得某一線性目標函式取最大（或最小）的極值問題。
線性規劃問題的一般形式為： mi
nxct
x ax
=b x
≥0
特點：目標函式求極大；等式約束；變數非負。
如何化標準形：
（i） 目標函式實現極大化，即mi
nxz=
ctx ，令w=
−z，則等價於ma
xxw=
−ctx
；（ii）約束條件為不等式
約束條件為「
≤ 」 不等式，則在約束條件的左端加上乙個非負的鬆弛變數；
約束條件為「
≥ 」 不等式，則在約束條件的左端減去乙個非負的鬆弛變數。
（iii）若存在無約束的變數xi
，可令xi
=x1i
−x2i
，其中x1
i≥0,
x2i≥
0 最後利用單純性演算法進行求解！！！！！！
// 在matlab中，規定線性規劃的標準形式 mi
nxct
x ax
≤b a
eq⋅x
=beq
lb≤x≤ub
其中c 和x為
n 維的向量，a，
aeq為適當維數的矩陣,b，
beq 為適當維數的列向量。
例如： ma
xz=2
x1+3
x2−5
x3 s
.t.x
1+x2
+x3=
7 2x
1−5x
2+x3
≥10 x
1+3x
2+x3
≤12 x
1,x2
,x3≥
0 matlab **：
c=[2;3;-5];
a = [-2,5,-1;1,3,1];
b = [-10;12];
aeq = [1,1,1];
beq = 7;
x = linprog(-c,a,b,aeq,beq,zeros(3,1));
value = c』*x;
問題的主要難點在於怎樣建立合適的數學表達形式，求解反而是次要的。
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單純形法（求解線性規劃）模板
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