结果显示优化问题不可行,无法使用Yalmip的鲁棒优化模块进行求解。但是按照官方文档说法,是可以使用鲁棒优化模块求解的,针对这个问题,我去询问了YALMIP工具箱的作者Johan Löfberg教授,他的回复是这样的: 按照老师的说法,Yalmip中的鲁棒优化模块考虑的并不是求出一种最恶劣场景下的决策方案,而是求出所有可能最恶劣的场景...
单阶段鲁棒优化问题的数学本质就是一种特殊的双层优化问题,当模型为线性或为凸优化形式时,可以通过KKT条件进行求解,KKT条件可以手动写,也可以使用Yalmip中内置的求解KKT条件函数,我在之间的博客中已有介绍(双层优化入门(2)—基于yalmip的双层优化求解(附matlab代码)),这次不再介绍,主要教大家如何手动写KKT条件并对单阶...
基于智能软开关的配电网优化调度matlab 采用matlab编程,分析得到了含智能软开关下的配电网故障恢复能力,包括恢复负荷、失电节点以及节点电压等,程序选择标准ieee33节点系统作为分析对象,采用yalmip编程,运行稳定。 这段代码是一个电力系统优化问题的求解程序。下面我会逐段解释代码的功能和工作。
进入yalmip官网https://yalmip.github.io/ 点击英文单词Download 点击绿色按钮,就会直接开始下载 下载好后,会得到一个压缩包(如上图) 这里的该文件夹,就是你下载matlab时,matlab的安装位置 就是把yalmip压缩包复制粘贴到mcr>>toolbox里面,让mcr>>toolbox多一个文件 ...
分布式电源优化配置 二阶锥 编程方法:采用matlab+yalmip编程,cplex或gurobi作为求解器。 主要内容:考虑配电网二阶锥模型,运行主体包括光伏、微燃机以及负荷,创新性考虑敏感负荷及加权电压支撑能力指标,约束条件考虑潮流约束、电压电流约束、分布式电源容量约束、微燃机出力约束和光伏功率因数约束等,采用年化社会总成本最低...
应用MATLAB+yalmip+Gurobi 求解 TSP 问题 环境:MATLAB; 附加环境:请确认已安装 yalmip 和 Gurobi; 说明:如果只安装了 yalmip 也可以,只是需要将程序中的 ops = sdpsettings('solver','gurobi'); sol=solvesdp(F,g,ops); 两句,直接改为 sol=solvesdp(F,g); 这样就是默认求解 solver 为 yalmip。 另外:...
下载好的Cplex和Yalmip 在MATLAB上方找到“设置路径” 点击“添加并包含子文件夹” 选择刚才的文件夹并点击保存 输入前面提到的测试代码,显示如图结果即可 测试代码 clear all; x=sdpvar(1,2) constraints = [ x(1)>=2,x(2)>=3]; objective = x(1) +x(2); ops = sdpsettings('solver','cplex'); ...
Matlabyalmip工具编写自动驾驶模型预测控制(MPC)代码 Matlabyalmip⼯具编写⾃动驾驶模型预测控制（MPC）代码⽬录 前⾔ 在⽆⼈驾驶的运动控制中，模型预测控制（MPC）算法得到了⼴泛使⽤，龚建伟的《⽆⼈驾驶车辆模型预测控制》⼀书对MPC算法进⾏了细致的讲解，并提供了代码，⾮常值得参考和学习。...
但是,在Yalmip中,原有的变量并不会被删除,而新的变量会被源源不断地创建,这会导致变量数越来越多。因此,作者给了我两种方法: 方法一:将变量的定义放在循环外面,即: define variables define constraints for add stuff that changes solve end 方法二:在定义变量前使用yalmip('clear'),即: for yalmip('clear'...
应用MATLAB+yalmip+Gurobi解决TSP问题 应用MATLAB+yalmip+Gurobi求解TSP问题 环境：MATLAB;附加环境：请确认已安装yalmip和Gurobi;说明：如果只安装了yalmip也可以，只是需要将程序中的 ops = sdpsettings('solver','gurobi');sol=solvesdp(F,g,ops);两句，直接改为 sol=solvesdp(F,g);这样就是默认求解solver为...