模型检验
本模型中所有用matlab编写的程序用lingo来编写所得的结果完全一样，例如第一题用lingo来编写结果为：（程序见附录○6）
solution
Global optimal solution found.
Objective value: 733.3333 Total solver iterations: 2
Variable Value Reduced Cost X1 33.33333 0.000000 X2 66.66667 0.000000 X3 0.000000 2.666667
Row Slack or Surplus Dual Price 1 733.3333 1.000000 2 0.000000 3.333333 3 0.000000 0.6666667 4 100.0000 0.000000
与用matlab编写的运算结果完全一样，所以我认为次模型是正确的.
11
模型的推广
本模型运用matlab求解线性和非线性优化问题，建立优化模型，表达大规模问题，利用LINGO高效求解器可迅速求解并分析结果。可以建立优化模型，表达大规模问题，并能高效迅速求解并分析结果。
12
参考文献
[1] 赵静, 但琦. 数学建模与数学实验. 北京：高等教育出版社，2008.
[2] 徐全智，杨普浩. 数学建模入门. 成都：电子科技大学出版社，1996.
[3] 魏权龄，王日爽，徐兵. 数学规划议论. 北京：北京航空航天大学出版社，1991.
[4] 苏金明，阮沈勇. MATLAB6.1实用指南. 北京：电子工业出版社，2002.
[5] 薛家庆. 最优化原理与方法. 北京：冶金工业出版社，1983.
13
附录
○
1
f=[-10 -6 -4] f =
-10 -6 -4
>> A=[1 1 1;10 4 5;2 2 6] A =
1 1 1 10 4 5 2 2 6
>> b=[100 600 300] b =
100 600 300
>> Aeq=[]
Aeq =
[]
>> beq=[]
beq =
[]
>> vlb=zeros(3,1)
vlb =
0 0 0
>> vub=[]
14
vub =
[]
>> [x,fval]=linprog(f,A,b,Aeq,beq,vlb,vub ○
2
f=[-10 -6 -25/3] f =
-10.0000 -6.0000 -8.3333
>> A=[1 1 1;10 4 5;2 2 6] A =
1 1 1 10 4 5 2 2 6
>> b=[100 600 300] b =
100 600 300
>> Aeq=[]
Aeq =
[]
>> beq=[]
beq =
[]
>> vlb=zeros(3,1)
vlb =
0 0 0
>> vub=[]
15