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线性规划单纯形法matlab解法线性规划单纯形法matlab解法线性规划单纯形法matlab解法资料仅供参考文件编号：2022年4月线性规划单纯形法matlab解法版本号：A修改号：1页次：1.0审核：批准:发布日期：线性规划单纯形法matlab解法%单纯形法matlab程序-ssimplex%求解标准型线性规划:maxc*x;.A*x=b;x>=0%本函数中的A是单纯初始表，包括:最后一行是初始的检验数，最后一列是资源向量b%N是初始的基变量的下标%输出变量sol是最优解,其中松弛变量（或剩余变量）可能不为0%输出变量val是最优目标值，kk是迭代次数%例：max2*x1+3*x2%.x1+2*x2<=8%

4*x1<=16%

4*x2<=12%

x1,x2>=0%加入松驰变量，化为标准型，得到%A=[121008;%

4001016;%

0400112;%

230000];%N=[345];%[sol,val,kk]=ssimplex(A,N)%然后执行[sol,val,kk]=ssimplex(A,N)就可以了。function[sol,val,kk]=ssimplex(A,N)[mA,nA]=size(A);kk=0;%迭代次数flag=1;whileflagkk=kk+1;

ifA(mA,:)<=0%已找到最优解

flag=0;

sol=zeros(1,nA-1);

fori=1:mA-1

sol(N(i))=A(i,nA);

end

val=-A(mA,nA);

else

fori=1:nA-1

ifA(mA,i)>0&A(1:mA-1,i)<=0%问题有无界解

disp('haveinfinitesolution!');

flag=0;

break;

end

end

ifflag%还不是最优表，进行转轴运算

temp=0;

fori=1:nA-1

ifA(mA,i)>temp

temp=A(mA,i);

inb=i;%进基变量的下标

end

end

sita=zeros(1,mA-1);

fori=1:mA-1

ifA(i,inb)>0

sita(i)=A(i,nA)/A(i,inb);

end

end

temp=inf;

fori=1:mA-1

ifsita(i)>0&sita(i)<temp

temp=sita(i);

outb=i;%出基变量下标

end

end

%以下更新N

fori=1:mA-1

ifi==outb

N(i)=inb;

end

end

%以下进行转轴运算

A(outb,:)=A(outb,:)/A(outb,inb);

fori=1:mA

ifi~=outb

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