给出LP问题基本可行解及其对应的基矩阵

利用最速梯度下降法求解： 函数接口：[xstar,fxstar,iter] = SteepDescent(f_name,x0,eps) 其中xstar为最优解，fxstar为最优函数值，iter为迭代次数。 f_name为目标函数文件，可以用feval调用计算函数值及梯度； x0为初始值，可取[1,1]‘，eps=1e-3，利用0.618法搜索步长。 如：[xstar,fxstar,iter] = SteepDescent(@Myexam1,[1,1]',1e-3) function [f,g]=Myexam1(x) %%%%调用[f,g] = feval(f_name,xk); f=x(1)^2+2*x(2)^2; g=[2*x(1);4*x(2)]; end 可直接运行！！

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分支定界法求解（A包含一个单位矩阵）： 接口函数[xstar,fxstar] = BranchBound(A,b,c) 判断整数条件可用：abs(round(x) –x) < 1e-3 例： A = [-1 3 1 0; 7 1 0 1]; b = [6 35]'; c = [7 9 0 0]';

给定 max z=cTx s.t. Ax=b x>=0... 其中A里面包含一个单位矩阵，利用单纯形法进行求解。 函数接口：[x_opt,fx_opt,iter] = Simplex_eye(A,b,c) 其中x_opt为最优解，fx_opt为最优函数值，iter为迭代次数。

给定 max z=cTx s.t. Ax=b x>=0... 其中A里面包含一个单位矩阵，利用对偶单纯形法进行求解。 函数接口：[x_opt,fx_opt,iter] = DSimplex_eye(A,b,c) 其中x_opt为最求解，fx_opt为最优函数值，iter为迭代次数。 例：A=[-1 -2 -1 1 0; -2 1 -3 0 1]; b=[-3 -4]'; c=[-2 -3 -4 0 0]';

表1徐州矿务集团各矿井生产情况表 矿井名称 原煤能力（吨） 原煤成本（元/吨） 洗煤能力（吨） 洗煤成本（元/吨） 洗煤产品 宅城 85000 304 0 -- -- 夹河 110000 345 96000 25 冶炼精煤、混煤 庞庄 225000 310 110000 22 冶炼精煤、混煤 韩桥 65000 308 0 -- -- 三河尖 56000 298 30000 38 冶炼精煤、混煤 卧牛山 18000 316 16000 30 其他类炼焦精煤、混煤 张双楼 118000 307 18000 23 其他类炼焦精煤、混煤 权台 166000 289 50000 17 其他类炼焦精煤、混煤 旗山 148000 293 90000 18 其他类炼焦精煤、混煤 义安 33000 369 30000 28 其他类炼焦精煤、混煤 张集 87000 393 35000 32 其他类炼焦精煤、混煤 合计 1111000 -- 475000 -- 其他类炼焦精煤、混煤

解决网络最优化问题O(∩_∩)O~O(∩_∩)O~O(∩_∩)O~O(∩_∩)O~O(∩_∩)O~O(∩_∩)O~O(∩_∩)O~O(∩_∩)O~O(∩_∩)O~O(∩_∩)O~

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