满足线性规划问题全部约束条件的解是什么 退化的基可行解2113一个线形问题。求线5261性目标函数在线性约4102束条件下的最大值或最小1653值的问题，统称为线性规划问题。满足某线性规划所有的约束条件（指全部前约束条件和后约束条件）的任意一组决策变量的取值，都称为该线性规划的一个可行解，所有可行解构成的集合称为该线性规划的可行域（类似函数的定义域），记为K。退化的基可行解就是有减少趋势的基准下的可行解。线形规划是一种应用广泛的解优化问题的模型，一般使用单纯形法求解。单纯形法的理论和计算方法都比较繁琐，我们在这里只介绍其基本概念。
matlab 非线性约束最优化问题，希望给出代码 先建立M文件fun．m定义目标函数：function f=fun(x)f=((x(1)+1)^2+4*(x(2)-1.5)^2)*((x(1)-1.2)^2+0.4*(x(2)-0.5)^2)；再建立M文件mycon．m定义非线性约束：function[g，ceq]=mycon(x)g=[2*x(1)-x(1)*x(2)+5*x(2)-6；x(1)-x(2)+0.5；x(1)^2-4*x(2)^2+x(2)]；ceq=0；主程序为：x0=[0；0]；VLB=[0 0]；VUB=[]；[x，fval，exitflag，output]=fmincon('fun'，x0，[]，[]，[]，[]，VLB，VUB，'mycon2')结果为：x=0.59251.0925fval=1.6306exitflag=1output=iterations：5funcCount：18lssteplength：1stepsize：8.6939e-007algorithm：'medium-scale：SQP，Quasi-Newton，line-search'firstorderopt：3.2838e-008constrviolation：1.6077e-011message：[1x144 char]
matlab求非线性优化问题时，若约束条件中有求最大值这一函数，即max怎么实现，除了循环这一方法外 1、自定义目标函数，如是最大值问题应把他看成负的最小值问题 hs_fun.m2、自定义约束函数 hs_con.m3、求优化问题[x，fval，exitflang，output]=fmincon('hs_fun'，x0，[]，[]，[]，[]，vlb，vub，'hs_con')
