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    Cómo utilizar MATLAB para resolver un problema de programación lineal
    MATLAB es un entorno de programación para resolver problemas de una amplia variedad de problemas técnicos y matemáticos . Un problema común en los campos técnicos implica programación lineal , o la optimización de los parámetros del sistema para minimizar el error resultante - o cualquier otra métrica . MATLAB proporciona una serie de métodos para resolver fácilmente los problemas de programación lineal con un mínimo de tiempo dedicado a escribir código . Instrucciones
    1

    Formatear el problema de programación lineal en el formato esperado por la función que minimiza el valor de MATLAB ") linprog (" " f ' * x ", donde " f' " es la adaptación de la" f ", que satisface las condiciones :

    ∙ x < = bA_eq ∙ x = b_eqLower_bound < = x < = UPPER_BOUND

    las variables " ; f ", " x ", " b ", " b_eq ", " lower_bound " y" UPPER_BOUND "son todos los vectores . Las variables " A" y " A_eq " son matrices o vectores multidimensionales . Los argumentos " A_eq ", " B_eq ", " lower_bound " y " UPPER_BOUND " son opcionales.
    2

    Configure las opciones para el " linprog ()" solver mediante el función " optimset ()". El valor del parámetro se establece mediante la siguiente sintaxis , el segundo ejemplo se agrega un parámetro a un conjunto existente de opciones :

    my_options = optimset ( " param1 " , valor1, ... ) ; my_new_options = optimset ( my_options , ' param2 ' , valor2 ) ;

    Hay muchas opciones disponibles. Las opciones comunes para establecer incluyen " maxiter " para establecer el número máximo de iteraciones del proceso de optimización y " Display" para el progreso de salida después de cada iteración.
    3

    Ejecute el " linprog () " función utilizando la siguiente sintaxis :

    ... = Linprog ( f , a, b , A_eq , b_eq , LOWER_BOUND , UPPER_BOUND , x0 , opciones ) ;

    La variable " x0 " es el valor de partida para evaluar la " x ", pero es sólo . disponible utilizando el conjunto de algoritmo de mediana escala con el " optimset ()" función
    4

    directo la salida de " linprog ()" para las variables de salida apropiadas :
    < p > [x, FVal , exitflag , la producción , lambda ] = linprog (... ) ;

    la variable " x " es el valor de " x " que optimiza el problema.El programación lineal " FVal " variable es el valor de " f ' * x " en el valor final de " x " el " exitflag " variable indica cómo el procedimiento de optimización finalizó : " . 1 "indica la optimización converge a una solución para los " x ", mientras que otros valores indican un error en el procedimiento . La variable " salida" es una estructura que contiene información sobre el procedimiento de optimización , y la variable " lambda " es una estructura que contiene los multiplicadores de Lagrange de " x ".

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