(1) x=linprog(c, A,b) %求无等式约束,对x也无范围要求的最优解 (2)x=linprog(c, A,b, Aeq, beq) %有等式约束Aeq*x=beq,此时若无不等式约束, 则A=口b= (3)x=linprog(c, A, b, Aeq, beq, x1b, xub) %指定x的范围,此时若无等式约束,则Aeq=[,beq=。 (4)x=linprog (c, A, b, Aeq, beq, x1b,xub,xo) %预先设置初始解向量x,此时若x无范围要求 则xb=[,xab= (5)x=linprog c, A,b, Aeq, beq, x16, xub, xo, options) %设置指定的优化参数 options o (6)[x,]= linprog(……) %在求解向量x的同时返回目标函数f的最优值 即∫ 例3求解线性规划问题: max f=3x1-x2-x3 4x1+x2+2x>=3 st x1-x3=-1 0,i=1,2,3 解:考虑到 linprog函数求解线性规划的标准形式为 min A*x<= b Aeq*x= be x16<=x<=xub 所以先要将线性规划变换为:（1） x = linprog (c, A,b) %求无等式约束，对 x 也无范围要求的最优解。 （2） x = linprog (c, A,b, Aeq,beq) %有等式约束 Aeq  x = beq ，此时若无不等式约束， 则 A = [],b = [] 。 （3） x = linprog (c, A,b, Aeq,beq, xlb, xub) %指定 x 的范围，此时若无等式约束，则 Aeq = [],beq = []。 （4） ( , , , , , , , ) 0 x = linprog c A b Aeq beq xlb xub x %预先设置初始解向量 0 x ，此时若 x 无范围要求， 则 xlb = [], xub = [] 。 （5） ( , , , , , , , , ) x = linprog c A b Aeq beq xlb xub x0 options %设置指定的优化参数 options。 （6） [x, f ] = linprog () %在求解向量 x 的同时返回目标函数 f 的最优值。 即 f c x T =  。 例 3 求解线性规划问题：        = = − = − − + + = − + = = − − 0, 1,2,3 2 1 4 2 3 2 11 . . max 3 1 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3 x i x x x x x x x x st f x x x i 解：考虑到 linprog 函数求解线性规划的标准形式为： xlb x xub Aeq x beq st A x b f c x T = =  =  = =  . . min 所以先要将线性规划变换为：