最优化之0-1规划的隐枚举法考试题
代码：
function [intx,intf] = ZeroOneprog(c,A,b,x0)
%目标函数系数向量，c
%不等式约束矩阵，A
%不等式约束右端向量，b
%初始整数可行解，x0
%目标函数取最小值时的自变量值，intx
%目标函数的最小值，intf
sz = size(A);
if sz(2)
[intx,intf] = Allprog(c,A,b); %穷举法
else
[intx,intf] = Implicitprog(c,A,b,x0); %隐枚举法
end
function [intx,intf] = Allprog(c,A,b)
sz_A = size(A);
rw = sz_A(1);
col = sz_A(2);
minf = inf;
for i=0:(2^(col)-1) %枚举空间
x1 = myDec2Bin(i,col); %十进制转化为二进制
if A*x1 >= b %是否满足约束条件
f_tmp = c*x1;
if f_tmp
minf = f_tmp;
intx = x1;
intf = minf;
else
continue ;
end
else
continue ;
end
end
function [intx,intf] = Implicitprog(c,A,b,x0)%隐枚举法 sz_A = size(A);
rw = sz_A(1);
col = sz_A(2);
minf = c*x0;
A = [A;-c];
b = [b;-minf]; %增加了一个限制分量
for i=0:(2^(col)-1)
x1 = myDec2Bin(i,col);
if A*x1 >= b
f_tmp = c*x1;
if f_tmp
minf = f_tmp;
b(rw+1,1) = -minf; %隐枚举法与穷举法的区别在于此句 intx = x1;
intf = minf;
else
continue ;
end
else
continue ;
end
end
function y = myDec2Bin(x,n) %十进制转化为二进制
str = dec2bin(x,n);
for j=1:n
y(j) = str2num(str(j));
end
y = transpose(y);
题目：求下列0-1线性规划
max z =3x 1-2x 2+5x 3
⎧x 1+2x 2-x 3≤2⎪⎪x 1+4x 2+x 3≤4 ⎪s .. t ⎨x 1+x 2≤3
⎪4x +x ≤6⎪13
⎪⎩x 1, x 2, x 3为0或1
解：打开MATLAB 软件，编写程序中写到的m 文件并保存，其中：
对于min, ≤的题，不改数输入即可，对于max, ≥的题，不改目标函数，将非等式约束所有数取负