概述
Matlab 中线性规划的标准型为
其中c 和x 为n 维列向量，A 、Aeq 为适当维数的矩阵，b 、beq 为适当维数的列向量。
的Matlab 标准型为
线性规划问题
x = linprog(f,A,b)
功能：求解最小化问题 min f*x 条件 A*x ≤ b。
x = linprog(f,A,b,Aeq,beq)
功能：求解最小化问题 min f*x 条件 A*x ≤ b Aeq*x = beq，如果没有不等式就设置A = []和b = []；没有等式就设置 Aeq=[],beq=[]
x = linprog(f,A,b,Aeq,beq,lb,ub)
功能：求解最小化问题 min f*x 条件 A*x ≤ b Aeq*x = beq lb ≤ x ≤ ub，决策变量有上下限时，如果没有不等式就设置A = []和b = [] ；没有等式就设置 Aeq=[],beq=[]
x = linprog(f,A,b,Aeq,beq,lb,ub,x0)
功能：求解最小化问题 min f*x 条件 A*x ≤ b Aeq*x = beq lb ≤ x ≤ ub，如果没有不等式就设置A = []和b = []。设置初始点x0，这个选择项只是对medium-scale算法有效。默认的large-scale算法和简单的算法忽略任何初始点。
x = linprog(f,A,b,Aeq,beq,lb,ub,x0,options)
功能：最小化带有参数项的线性规划问题。其中options可以使用optimset来设置。
x = linprog(problem)
功能：对problem求最小值，其中problem是一个结构体。通过优化工具箱来创建，导入到MATLAB工作空间。
[x,fval] = linprog(...)
功能：返回目标函数最优解x，和在x处的值：fval = f'*x.
[x,fval,exitflag] = linprog(...)
功能：返回目标函数最优解x，和在x处的值：fval = f'*x，是否存在exitflag标志
[x,fval,exitflag,output] = linprog(...)
功能：返回目标函数最优解x，和在x处的值：fval = f'*x，是否存在exitflag标志，优化解结构体output
[x,fval,exitflag,output,lambda] = linprog(...)
功能：返回目标函数最优解x，和在x处的值：fval = f'*x，是否存在exitflag标志，优化解结构体output，拉格朗日乘子结构体lambda
例
解
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
最后
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