スクリプトを開く問題を解くminx(-3x1-2x2-x3)制約条件{x3binaryx1,x2≥0x1+x2+x3≤74x1+2x2+x3=12目的関数ベクトルと整数変数のベクトルを記述します。3;線形不等式制約を記述します。7;線形等式制約を記述します。12;範囲制約を記述します。スクリプトを開く初期実行可能点がある場合とない場合の両方について整数計画問題を解くためのステップ数を比較します。つの線形等式制約があり、すべての変数が正になるように制限されています。線形等式制約の行列とベクトルを定義します。12058];すべての変数が非負となるように制限する下限を設定します。zeros(N,1);すべての変数が整数値であることを指定します。3];初期点を使用せずに問題を解き、表示を調べて分枝限定ノードの数を確認します。value).比較するため、初期実行可能点を使用して解を求めます。分枝限定ステップをとる。初期点を与えることが常に役立つとは限りません。この問題の場合、初期点を与えると、時間と計算ステップが節減されます。多くのステップを必要とする場合があります。スクリプトを開く問題を解くminx(-3x1-2x2-x3)制約条件{x3binaryx1,x2≥0x1+x2+x3≤74x1+2x2+x3=12反復表示を使用しません。ソルバーの入力を指定します。[];表示を指定しません。optimoptions('intlinprog','Display','off');ソルバーを実行します。スクリプトを開くこの例では、問題ベースのアプローチを使用して問題を設定し、次にソルバーベースのアプローチを使用してその問題を解く方法を示します。問題は、次のとおりです。オブジェクトを作成します。最適化変数を作成します。cons2;問題オブジェクトを問題構造体に変換します。prob2struct(prob);生成された問題構造体を解きます。どちらもバイナリ値です。対応するのはどの値でしょう。詳細は、アルゴリズムを参照してください。呼び出して、解の詳細とプロセスを確認します。目標は次の問題を解くことです。minx(-3x1-2x2-x3)制約条件{x3binaryx1,x2≥0x1+x2+x3≤74x1+2x2+x3=12ソルバーの入力を指定します。