matlab中求解线性规划最优解的问题

例如：F(a,b)=|0.3a+0.57b|+|0.23b-0.376b|，其中a+b=1
求函数F(a,b)取最小值时a，b的值，
怎样用matlab计算求解，求各位大侠指导！！
F(a,b)=|0.3a+0.57b|+|0.23a-0.376b|，其中a+b=1

a>=0；b>=0

用这个程序：
clear all;clc
F=@(a)abs(0.3*a+0.57*(1-a))+abs(0.23*a-0.376*(1-a));
[a,fval,exitflag]=fminbnd(F,0,1e+7);
a
b=1-a
fval

运行后可见结果。这里用0<=a<=10的7次方来替代a>=0，因为a需要有个上界。但是增加这个上界不改变收敛的结果，所以这个上界并不影响最优解的取值。

bintprog 求解0-1规划问题 格式如下 x = bintprog(f) x = bintprog(f, a, b) x = bintprog(f, a, b, aeq, beq) x = bintprog(f, a, b, aeq, beq, x0) x = bintprog(f, a, b, aeq, beq, x0, options) [x, fval] = bintprog(...) [x,fval, exitflag] = bintprog(...) [x, fval, exitflag, output] = bintprog(...) 这里x是问题的解向量 f是由目标函数的系数构成的向量 a是一个矩阵，b是一个向量 a，b和变量x={x1,x2,…,xn}一起，表示了线性规划中不等式约束条件 a，b是系数矩阵和右端向量。 aeq和beq表示了线性规划中等式约束条件中的系数矩阵和右端向量。 x0是给定的变量的初始值 options为控制规划过程的参数系列。 返回值中fval是优化结束后得到的目标函数值。 exitflag=0表示优化结果已经超过了函数的估计值或者已声明的最大迭代次数； exitflag>0表示优化过程中变量收敛于解x， exitflag<0表示计算不收敛。 output有3个分量， iterations表示优化过程的迭代次数， cgiterations表示pcg迭代次数， algorithm表示优化所采用的运算规则。 在使用linprog()命令时，系统默认它的参数至少为1个， 但如果我们需要给定第6个参数，则第2、3、4、5个参数也必须给出，否则系统无法认定给出的是第6个参数。遇到无法给出时，则用空矩阵“[]”替代。 例如 max=193*x1+191*x2+187*x3+186*x4+180*x5+185*x6; %f由这里给出 st. x5+x6>=1; x3+x5>=1; x1+x2<=1; x2+x6<=1; x4+x6<=1; %a、b由不等关系给出，如没有不等关系，a、b取[] x1+x2+x3+x4+x5+x6=1; %aep、bep由等式约束给出 代码如下 f=[-193;-191;-187;-186;-180;-185;]; a=[0 0 0 0 -1 -1;0 -1 0 0 -1 0;1 1 0 0 0 0;0 1 0 0 0 1;0 0 0 1 0 1]; b=[-1,-1,1,1,1]'; aeq=[1 1 1 1 1 1]; beq=[3]; x=bintprog(f,a,b,aeq,beq) 注意 目标值为最大值时应乘以-1化为求最小值； 不等约束为>=时应乘以-1化为<=; linprog 非0-1规划 格式如下 x = linprog(f,a,b) x = linprog(f,a,b,aeq,beq) x = linprog(f,a,b,aeq,beq,lb,ub) x = linprog(f,a,b,aeq,beq,lb,ub,x0) x = linprog(f,a,b,aeq,beq,lb,ub,x0,options) x,fval] = linprog(...) x,lambda,exitflag] = linprog(...) [x,lambda,exitflag,output] = linprog(...) [x,fval,exitflag,output,lambda] = linprog(...) 参数说明和使用格式同bintprog lb和ub是约束变量的下界和上界向量 lambda有4个分量， ineqlin是线性不等式约束条件， eqlin是线性等式约束条件， upper是变量的上界约束条件， lower是变量的下界约束条件。 它们的返回值分别表示相应的约束条件在优化过程中是否有效。