for i = 1:size(orders, 1) % 宽度需求：sum(x(i,j,1)) >= 2n(i) row = zeros(1, num_vars); for j = 1:size(raw_materials, 1) idx = (i-1)*6 + (j-1)*2 + 1; row(idx) = 1; end A = [A; -row]; b = [b; -2*n(i)]; % 高度需求：sum(x(i,j,2)) >= 2n(i) row = zeros(1, num_vars); for j = 1:size(raw_materials, 1) idx = (i-1)*6 + (j-1)*2 + 2; row(idx) = 1; end A = [A; -row]; b = [b; -2*n(i)]; end % 原材料长度约束 for j = 1:size(raw_materials, 1)
这段MATLAB代码构建了一个线性规划问题的约束矩阵A和向量b。代码实现了两种约束条件： 订单尺寸约束部分： - 对每个订单i，确保分配的原材料宽度总和≥2n(i) - 对每个订单i，确保分配的原材料高度总和≥2n(i) - 通过负号将">="约束转换为"<="形式 原材料长度约束部分： - 对每种原材料j，确保所有订单切割消耗的总长度不超过原材料长度L(j) - 考虑了切割间距s - 使用决策变量最后几个分量表示原材料使用量 代码结构特点： 1. 使用三重循环结构构建约束矩阵 2. 通过索引计算准确定位决策变量位置 3. 采用动态扩展方式逐步构建A矩阵和b向量 典型应用场景： - 解决二维切割问题 - 优化原材料使用 - 最小化生产成本 潜在改进方向： 1. 预分配A矩阵内存提高效率 2. 使用稀疏矩阵存储 3. 添加注释说明变量含义 [2025-05-09 23:10:04 | AI问答 | 218点数解答]
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