Gurobi 也是一个强大的商用优化求解器,与 CPLEX 齐名,尤其以其在混合整数规划 (MIP) 问题上的出色性能而闻名。它被广泛应用于各类行业,包括物流、金融、能源和人工智能等领域。 特点: 求解类型广泛:Gurobi 能解决线性规划 (LP)、混合整数规划 (MIP)、二次规划 (QP)、二次约束规划 (QCP)、约束规划 (CSP) 等...
gurobi.NonConvex意思是设置Gurobi求解器的NonConvex参数,针对各种求解器的参数设置一定要带相应的前缀,比如Cplex的指令就是设置cplex.XXXXX,Yalmip后面会将这些参数传给求解器。NonConvex这个参数简单讲就是用户对二次规划问题建模,告诉求解器这个模型是二次规划,好让求解器使用对应的方法求解。 第二种方法是首先也利用s...
4. 设置Gurobi作为求解器 通过sdpsettings函数来指定Gurobi作为求解器: matlab % 设置求解器为Gurobi,并开启详细输出 options = sdpsettings('solver','gurobi','verbose',1); 5. 调用Gurobi求解优化问题并获取结果 使用optimize函数来求解问题,并通过value函数获取结果: matlab % 求解优化问题 result = optimize(Con...
或直接运行安装目录下的gurobi_setup.m文件,按提示键入savepath命令 Matlab中运行gurobi_setup文件 6、检验Gurobi是否安装成功 在Matlab命令窗口输入yalmiptest,在求解器中找到Gurobi,查看其状态是否为found 显示found即为安装成功。可使用('solver','Gurobi')求解优化问题。 Gurobi安装成功...
首先，了解`yalmiptest`指令，用于查询当前可用的求解器，通过命令行显示状态信息，以验证Gurobi安装情况。此外，`edit sdpsettings`指令则提供访问Yalmip参数设置界面，显示内置参数，以及针对不同求解器的特定参数选项。参数设置方法 参数设置主要通过`sdpsettings`函数完成，利用键值对格式为参数赋值。设置`solver...
随后,点击任意键,yalmiptest会输出其所支持的各种问题对应的求解器。也就是说,当yalmip识别到你的问题属于某个类别后,会默认使用该类别所对应的求解器。 如上图所示,可以看到LP问题所对应的求解器为matlab的linprog函数,QP问题所对应的求解器为matlab的quadprog函数。不过,对于这些问题Gurobi都是支持的。所以在安装完...
当使用Yalmip结合Gurobi求解器遇到模型infeasible的情况时，可以采取以下步骤来解决：重新检查模型：确保模型正确性：仔细检查模型本身是否存在逻辑或数学错误。尝试简化问题，调整参数，甚至手动寻找一个可行解来验证模型。审查代码细节：细致检查代码，特别是变量名、符号和类型等细节，即使是微小的错误也可能导致...
YALMIP是一个在MATLAB环境下用于建模和求解凸优化问题的工具箱,它提供了一种简单且灵活的建模语言,通过该语言可以使用标准的MATLAB语法来描述各种优化问题,并支持多种求解器,其中包括了Gurobi、CPLEX、MOSEK等。在本文中,我们将会继续探讨如何使用YALMIP调用Gurobi来求解凸优化问题,特别是在一些实际工程和科学研究中的应用...
matlab+yalmip+gurobi yalmip是由Lofberg开发的一种免费的优化求解工具,其最大特色在于集成许多外部的最优化求解器,形成一种统一的建模求解语言,提供了Matlab的调用API,减少学习者学习成本。 YALMIP的使用实际上有5个要点:1)创建决策变量;2)设置目标函数;3)添加约束条件;4)参数配置;5)求解问题。
gurobi_write()则可输出冲突约束，但对Yalmip生成的模型可能不适用。尽管遇到infeasible时可能会感到迷茫，但通过上述方法，耐心细致的检查和合理的参数设置，通常能解决问题。如果问题依然困扰，可以考虑其他非线性规划求解器，或者阅读更多关于非线性规划求解算法的资料，如Lingo和Matlab的使用心得。