lp_solve

matlab分时代码现在可以在lp_solve的镜像站点上找到（http://lpsolve.sourceforge.net/5.5/）。如果您需要使用lp_solve来解决线性规划问题，请访问该站点。

如何在Matlab中简单易懂地使用解方程solve指令？

带用户准入控制的绿色云 RAN 平滑 Lp 最小化的 Matlab 仿真代码，思路清晰，结构工整，适合毕业设计或课设用。源码经过测试，直接就能跑，避免了环境配置出错的烦恼。算法本身挺有意思，涉及优化问题、Lp 最小化，还有云 RAN 架构这类热门技术，用来展示建模和仿真能力加分。 仿真用的是 Matlab，图像绘制也搞得比较清楚。变量命名规范，看起来舒服。像user_admission_control()、green_RAN_model()这类函数都有注释，理解成本低。你稍微改一改参数，就能扩展成自己的项目。 代码整体可复用性高，不是那种糊成一团的临时代码。哦对了，如果你对范数优化、最小化算法

MATLAB中实现了基于内部迭代的Krylov子空间迭代求解器LP内点方法的无标度代码。该代码由C. Y. Cui，K. Morikuni，T. Tsuchiya和K. Hayami编写，首版发布于2015年8月，并于2019年11月进行了最新更新。该项目根据GNU许可条款授权。详细引用信息请参见：Cui Y., Morikuni K., Tsuchiya T., Hayami K.（2019）基于内部迭代的Krylov子空间迭代求解器LP内点方法的MATLAB实现。计算应用，74（2019），143。如果在研究中使用此代码，请引用相应的论文。