线性规划函数 linprog exitflag -4

请大神指导，我的代码前面都是赋值 只有最后一个循环是计算，问题也是出在那，循序运行的结果总是显示  警告: 矩阵为奇异值、接近奇异值或缩放错误。结果可能不准确。RCOND = NaN。
> In optimprivatelipsol>sherman at 1642
  In optimprivatelipsol>ShermanSolve at 1611
  In optimprivatelipsol at 697
  In linprog at 272
  In DEA_environment at 76
Exiting: cannot converge because the primal residual, dual residual,
or upper-bound feasibility is NaN. 已经熬了一夜，还是没解决，下面代码跟数据放上来 请大神帮忙看看

% 环境问题： three-stage network DEA model
clear
DEA  = xlsread('DEA-processed-data1.xlsx');
A = zeros(1120,809);  % 生成一个系数矩阵规模的全零矩阵
f = zeros(112,809);    % 生成一个目标函数矩阵规模的全零矩阵

% 对系数矩阵A赋值

for j=1:112   

   % 对第一个不等式的系数矩阵赋值
        A(j,1:3)=DEA(j,8:10);
        beta1 = zeros(112,784);
        for t=1:112
            beta1(t,7*t-6:7*t)=-DEA(t,1:7);
        end
        A(1:112,23:806)=beta1;
        A(j,807)=DEA(j,23);

    % 对第二个不等式的系数矩阵赋值   
        k=j+112;
        A(k,1:3)=-DEA(j,8:10);
        A(k,4:8)=DEA(j,11:15);
        A(k,16:18)=-DEA(j,1:3);
        beta2 = zeros(112,784);
        for t=1:112
            beta2(t,7*t-6:7*t-4)=DEA(t,1:3);
        end
        A(113:224,23:806)=beta2;
        A(k,808)=DEA(j,24);

     % 对第三个不等式的系数矩阵赋值  
        h=j+224;
        A(h,4:8)=-DEA(j,11:15);
        A(h,9:15)=DEA(j,16:22);
        A(h,19:22)=-DEA(j,4:7);
        beta3 = zeros(112,784);
        for t=1:112
           beta3(t,7*t-3:7*t)=DEA(t,4:7);  
        end
        A(225:336,23:806)=beta3;
        A(h,809)=DEA(j,25);

     % 对omega和beta之间的约束矩阵的系数赋值

     omb = zeros(784,791);
     for m=1:7
         omb(112*m-111:112*m,m)=-ones(112,1);
         omb(112*m-111:112*m,m+7)=ones(112,1);
     end
     A(337:1120,16:806)=omb;

end
    b=zeros(1120,1);

    % 给等式约束条件的系数矩阵赋值
    Aeq = zeros(112,809);  % 生成一个等式约束规模的全零矩阵
for i=1:112
    Aeq(i,1:8)=DEA(i,8:15);   
    Aeq(i,16:22)=DEA(i,1:7);
end
beq=ones(112,1);

for i=1:112   % 对总共112个DMU分别求效率值
    f(i,1:15)=-DEA(i,8:22);% 目标函数系数矩阵
    f(i,807:809)=-DEA(i,23:25);

  % 变量的界
    lb = zeros(809,1);
    lb(807:809,1)=[-1000000,-1000000,-1000000];
    ub = ones(809,1);
    ub(807:809,1)=[1000000,1000000,1000000];
   %options = optimoptions(@linprog,'Algorithm','simplex','display','iter','diagnostics','on');
   A=1e-10 *ones(size(A))+A;
   % x0 = ones(809,1);
   [x,fval,exitflag,output,lambda] = linprog(f(i,:),A,b,Aeq(i,:),beq(i,:),lb,ub);
end