在数学建模和优化领域中，线性规划问题是一个经典且重要的课题。今天，我们将通过一个简单的例子来演示如何使用Matlab中的单纯形法求解线性规划问题。假设我们的目标函数是 min Z = -2x₁ - x₂，并且存在一定的约束条件（例如：x₁ + x₂ ≤ 10, x₁ ≥ 0, x₂ ≥ 0）。

首先，在Matlab中定义目标函数系数向量 `f = [-2; -1]`，以及约束矩阵和右侧常数向量 `A = [1, 1]; b = [10]`。接下来，调用 `linprog()` 函数进行求解，该函数会自动采用单纯形法或其改进版本来计算最优解。执行后，你会得到变量值及其对应的最小化目标函数值。

💡值得注意的是，单纯形法是一种迭代算法，适用于线性目标函数与线性约束条件的问题场景。如果遇到非线性情况，则需要考虑其他方法如梯度下降等。此外，合理设置初始点和参数能够显著提升求解效率哦！

通过这次实践，相信你对Matlab处理规划问题的能力有了更深的理解吧？🚀快来动手试试看吧！