线路计画法の，问题问题 - matlab＆simu金宝applink - Mathworks日本 - 金宝app,下载188bet金宝搏,金宝搏官方网站

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线形法の，问题问题

ソルバーソルバー形式へのの问题の

この例では，问题ベースのアプローチを使使，线路，线路优化工具箱™ソルバーの构文にに方法ををます。

问题问题に含まれるれるれるやや式，化学工艺の运営を表しており，edgarとhemmelblauによる[1]からから引します.2つの关键词ビデオでが解说されます。

数学建模与优化，第1部分では，问题问题が図解され，モデルの明明の数の生成方法ががれてます。
优化建模，第2部分：基于问题的数学模型解决方案优化工具箱优化工具箱ソルバーソルバーの构构に変换いが说说されていいまた说说解釈やや示され解釈いい示さてていい示さててい

第2部分ののビデオに厳密に従っているこの例，问题问题をソルバー构ににするに焦点焦点が当ていい

モデルの明明

第1部分ののビデオ，问题を数学的形式にするの次のアプローチをしいますをしています。

问题の概要を示す。
目标（何かの最大容量または小气压）を特价する。
変数を特价（指定）する。
制约を特价する。
制御可能ななを判别する。
すべてすべて数量の数学的表记表记する。
モデルモデルの完全性性ととさをチェック

このこのででののについては，第1部分ののを参照しください。

最适化の问题で，すべての他のををとして，目的关键词。

ここでは，目的关键词。

0.002614 HPS + 0.0239 PP + 0.009825 EP。

制约は次のとおりです。

2500≤.P1.≤.6250.
I1≤.192,000
C≤.62,000.
I1 - He1.≤.132,000.
I1 = Le1 + He1 + C.
1359.8 I1 = 1267.8 HE1 + 1251.4 LE1 + 192 C + 3413 P1
3000.≤.P2.≤.9000.
I2≤.244,000.
Le2.≤.142,000.
I2 = Le2 + He2
1359.8 I2 = 1267.8 HE2 + 1251.4 LE2 + 3413 P2
HPS = I1 + I2 + BF1
HPS = C + MPS + LPS
LPS = LE1 + LE2 + BF2
MPS = HE1 + HE2 + BF1 - BF2
P1 + P2 + PP≥24,550.
EP + PP.≥12,000.
议员≥271,536
LPS.≥100,623
すべてすべて分数が正です。

最初の解法：各各函数のの化数

最初最初の法で，各问题函数の最适最适を作用成し。変数目作物するに，それらの范囲をます。

p1 = Optimvar（'p1'那'indowbound'，2500，'上行'，6250）;p2 = Optimvar（'p2'那'indowbound'，3000，'上行'，9000）;i1 = Optimvar（'i1'那'indowbound'，0，'上行'，192000）;I2 = Optimvar（'i2'那'indowbound'，0，'上行'，244000）;c = Optimvar（'C'那'indowbound'，0，'上行'，62000）;Le1 = Optimvar（'le1'那'indowbound'，0）;Le2 = Optimvar（'le2'那'indowbound'，0，'上行'，142000）;he1 = Optimvar（'he1'那'indowbound'，0）;he2 = Optimvar（'他'那'indowbound'，0）;hps = Optimvar（'hps'那'indowbound'，0）;MPS = Optimvar（'MPS'那'indowbound'，271536）;lps = Optimvar（'lps'那'indowbound'，100623）;bf1 = Optimvar（'bf1'那'indowbound'，0）;bf2 = Optimvar（'bf2'那'indowbound'，0）;EP = Optimvar（'EP'那'indowbound'，0）;pp = Optimvar（'pp'那'indowbound'，0）;

问题问题および的の作物

最最化问题を作品成し。目し的关键词。

linprob = OptimProblem（'客观的'，0.002614 * HPS + 0.0239 * PP + 0.009825 * EP）;

线形制约作物成して

问题问题の式に，次の3つの线路不合因が含まれています。

I1 - He1.≤.132,000.
EP + PP.≥12,000.
P1 + P2 + PP≥24,550. （1）

これらの不成式を作物，问题に含めます。

linprob.constraints.cons1 = I1  -  He1 <= 132000;linprob.constraints.cons2 = EP + PP> = 12000;linprob.constraints.cons3 = p1 + p2 + pp> = 24550;

问题问题は，次の8つの线形式が含まれてい。

I2 = Le2 + He2
LPS = LE1 + LE2 + BF2
HPS = I1 + I2 + BF1
HPS = C + MPS + LPS
I1 = Le1 + He1 + C.
MPS = HE1 + HE2 + BF1 - BF2
1359.8 I1 = 1267.8 HE1 + 1251.4 LE1 + 192 C + 3413 P1
1359.8 I2 = 1267.8 HE2 + 1251.4 LE2 + 3413 P2。 （2）

これらの制约も含めます。

linprob.constraints.econs1 = Le2 + He2 == I2;linprob.constraints.econs2 = Le1 + Le2 + BF2 == LPS;linprob.constraints.econs3 = i1 + i2 + bf1 == hps;linprob.constraints.econs4 = C + MPS + LPS == HPS;linprob.constraints.econs5 = Le1 + He1 + C == I1;linprob.constraints.econs6 = he1 + he2 + bf1 == bf2 + mps;linprob.constraints.econs7 = 1267.8 * he1 + 1251.4 * Le1 + 192 * C + 3413 * P1 == 1359.8 * I1;LinProb.Constraints.Econs8 = 1267.8 * He2 + 1251.4 * Le2 + 3413 * P2 == 1359.8 * I2;

问题を解く

问题问题の定式定式は完了解决をを使し，问题を解きます。

LINSOL =解决（LINPROB）;

找到最佳解决方案。

解の検证

目的关道数を评価ます（解决を初めて呼び出す呼び出すとき，この値を要求することもますますますます。

评估（linprob.objective，linsol）

ans = 1.2703e + 03

この工艺の运営运営に最低コストは$ 1,207.30です。

解解分数値を调べます。

tbl = struct2table（linsol）

TBL = 1×16表BF1 BF2 C EP HE1 HE2 HPS I1 I2 LE1 LE2 LPS MPS P1 P2 PP ___ __________________________________________________ 0 0 8169.7 760.71 1.2816E + 05 1.4338E + 053.8033E + 05 1.3633E + 05 2.44E + 05 0 1.0062E + 05 1.0062E + 05 2.7154E + 05 2.7154E + 05 6250 7060.7 11239

この表は幅が広すぎて内容を简単に把握できません。変数を縦に并べて见やすくします。

vars = {'p1'那'p2'那'i1'那'i2'那'C'那'le1'那'le2'那'he1'那'他'那......'hps'那'MPS'那'lps'那'bf1'那'bf2'那'EP'那'pp'};outputvars = stact（tbl，vars，'newdatavariablename'那'amt'那'indexvariablename'那'var'）

OutputVars = 16×2表VAR AMT ___ __________ P1 6250 P2 7060.7 I1 1.3633E + 05 I2 2.44E + 05 C 8169.7 LE1 0 LE2 1.0062E + 05 HE1 1.4338E + 05 HPS 3.8033E + 05 HPS 2.7154E + 05 LPS 1.0062E + 05 BF1 0 BF2 0 EP 760.71 PP 11239

BF1.那BF2.，およびle1.は，下限値値0.です。
I2は上限値である244,000.です。
目ののゼロでないとおりですのとおりです。
- HPS.-380,328.74.
- PP.-11,239.29
- EP.-760.71

第2部分のビデオでは，元の问题に关键，これらの特性が明されてます。

2番目の解法：1つの最适化学数量とと作作作作作者：作者

别の方法として，问题函数の名前インデックスとしてもつ最适ををつのみでて，问题を解くはでき。ます。

vars = {'p1'那'p2'那'i1'那'i2'那'C'那'le1'那'le2'那'he1'那'他'那......'hps'那'MPS'那'lps'那'bf1'那'bf2'那'EP'那'pp'};x = Optimvar（'X'，vars，'indowbound'，0）;

変数范囲の设定

ドット表记を使使て，変数に范囲を含め。

X（'p1'）.lowerbound = 2500;X（'p2'）.LowerBound = 3000;X（'MPS'）.LowerBound = 271536;X（'lps'）.LowerBound = 100623;X（'p1'）.pperbound = 6250;X（'p2'）.pperbound = 9000;X（'i1'）.pperbound = 192000;X（'i2'）.pperbound = 244000;X（'C'）.pperbound = 62000;X（'le2'）.pperbound = 142000;

问题，线路制约，解の作用

违いは，个别のの设定残りは，个别ののを使い。P1.などの名称ででを指定するのではなく，そのインデックスx（'p1'）を实用するです。

问题のオブジェクトを作品成し，线路制约をて，问题问题解きます。

linprob = OptimProblem（'客观的'0.002614 * x（'hps'）+ 0.0239 * x（'pp'）+ 0.009825 * x（'EP'））;linprob.constraints.cons1 = x（'i1'） - X（'he1'）<= 132000;linprob.constraints.cons2 = x（'EP'）+ x（'pp'）> = 12000;linprob.constraints.cons3 = x（'p1'）+ x（'p2'）+ x（'pp'）> = 24550;linprob.constraints.econs1 = x（'le2'）+ x（'他'）== x（'i2'）;linprob.constraints.econs2 = x（'le1'）+ x（'le2'）+ x（'bf2'）== x（'lps'）;linprob.constraints.econs3 = x（'i1'）+ x（'i2'）+ x（'bf1'）== x（'hps'）;linprob.constraints.econs4 = x（'C'）+ x（'MPS'）+ x（'lps'）== x（'hps'）;linprob.constraints.econs5 = x（'le1'）+ x（'he1'）+ x（'C'）== x（'i1'）;linprob.constraints.econs6 = x（'he1'）+ x（'他'）+ x（'bf1'）== x（'bf2'）+ x（'MPS'）;linprob.constraints.econs7 = 1267.8 * x（'he1'）+ 1251.4 * x（'le1'）+ 192 * x（'C'）+ 3413 * x（'p1'）== 1359.8 * x（'i1'）;linprob.constraints.econs8 = 1267.8 * x（'他'）+ 1251.4 * x（'le2'）+ 3413 * x（'p2'）== 1359.8 * x（'i2'）;[LINSOL，FVAL] =解决（LINPROB）;

找到最佳解决方案。

インデックス付きの解の検证

解を縦型の表として调べます。

TBL =表（vars'，linsol.x'）

TBL = 16×2表var1 var2 _____ ___________'6250'P2'7060.7'I1'105'I2'2.44E + 05'C'8169.7'LE1'0'LE2'1.0062E + 05'HE1'1.2816E + 05'HE2'1.4338E + 05'HPS'3.8033E + 05'MPS'2.7154E + 05'LPS'1.0062E + 05'BF1'0'BF2'0'EP'760.71'PP'11239