, если вы не возражаете против реализации, которая не находится в Matlab, но имеет интерфейс, использующий MEX, возможно, glpk и glpkmex могут помочь
http://glpkmex.sourceforge.net/
В качестве альтернативы, lpsolve может также помочь, но это не так хорошо, как библиотека glpk для крупномасштабных задач:
http://web.mit.edu/lpsolve/doc/MATLAB.htm
Если вы сможете в этом разобраться, IBM ILOG CPLEX на самом деле является одним из лучших для решения крупномасштабных задач. Имеется интерфейс для matlab (http://www -01.ibm.com / software / интеграции / оптимизация / cplex-optimizer / connectors /), и вы можете попробовать получить расширенную пробную версию, если у вас нет лицензии.
В особых случаях может оказаться возможным значительно упростить вашу задачу, посмотрев на коэффициенты в целевой функции и определив, какое ограничение будет активным в зависимости от ваших ограничений. Переменные, которые не участвуют в активных ограничениях, могут быть установлены на минимальное или максимальное значение (0 или 1, согласно вашему описанию) в зависимости от того, являются ли их коэффициенты в целевой функции положительными или отрицательными, при условии, что вы минимизируете свою целевую функцию. Если вы делаете максимизацию, делайте наоборот. Это уменьшает количество переменных =).