设置0-1格式变量:x = binvar(m, n, [option]) b.设定目标函数 举例:f = [4 2 1] * x; c.设定约束 直接设置:Constraints = [sum(x) <= 10, x(1) == 0, 0.5 <= x(2) <= 1.5]; 增加新约束:Constraints = [Constraints, x(2) == 1,]; d.设定求解要求及参数 命令语句:sdpsettings(o...
solver:指定程序用gurobi求解器(如果已经安装,否则会报错),如果不指定 ‘solver’ 参数,他会根据决策变量类型自动挑选已安装的、最适合的求解器; verbose:展示求解细节的设置。0表示完全不显示,1表示适度显示,2则是完全显示。 debug:当设置为1时,yalmip会将出错的原因和位置显示在命令行窗口。 官方文档: 5)求解问...
实数变量:sdpvar; 0-1变量:binvar; 整数变量:intvar。 例如:x = sdpvar(1,1); %x为1×1的实数变量 5.2 约束条件 Constraints = []; %Constraints为自己定义的一个存储约束的矩阵 Constraints = [Constraints,0 <= x <= 1]; %定义了一个变量x大于0且小于1的约束条件 5.3 目标函数 F = 0; %F为目标...
1)确定第一阶段决策变量有哪些。 第一阶段决策变量为y和z,其中yi是m维的0-1变量,取1时表示在i地建造仓库,z是m维的连续变量,表示仓库的容量(m是待选址仓库的数目)。 2)确定第二阶段决策变量有哪些。 第二阶段决策变量为xij,是一个m×n的连续变量,表示从i仓库运往j用户的商品数目(n是用户数)。 3)确定...
其中,λ和π是n维变量,u是1维变量。 据拉格朗日函数可以写出内层优化的KKT方程组: 将内层优化的KKT方程组添加到外层优化中,就可以将双层优化问题转为单层优化问题,如下式所示: 其中该优化问题的最后三项为互补松弛条件,是非线性约束,可以引入0-1变量,利用大M法进行等效线性化,过程如下: ...
yalmip一共有三种方式创建决策变量,分别为: 1. sdpvar-创建实数型决策变量 2. intbar-创建整数型决策变量 3. binvar-创建0/1型决策变量 不过值得注意的是,在创建n*n的决策变量时,yalmip默认是对称方阵,所以要创建非对称方针时,需要这样写: xxxvar(n,n,'full') 2.2 添加约束条件 比起matlab自带的各种优化函...
yalmip一共有三种方式创建决策变量,分别为: 1. sdpvar-创建实数型决策变量 2. intbar-创建整数型决策变量 3. binvar-创建0/1型决策变量 不过值得注意的是,在创建n*n的决策变量时,yalmip默认是对称方阵,所以要创建非对称方针时,需要这样写: xxxvar(n,n,'full') 2.2 添加约束条件 比起matlab自带的各种优化函...
Matlab 调用 Yalmip 对一大堆数据做非线性 0-1 规划，用 binvar 声明的变量，在 solvesdp 求解时，...
对于例1的约束条件,可以通过引入一个0-1变量w和一个足够大的正数M进行建模(实际上这就是常说的大M法),建模方式如下: sdpvar x ybinvar wM = 1e5;Constraints = [4*x + 3*y - 50 <= w*M , x + y -20 <= (1-w)*M]; 当w=1时,约束1成立,当w=0时,约束2成立,这样就通过0-1变量完成了...
% 定义变量 x = sdpvar(10,1); % 设置约束条件 Constraints = [sum(x) <= 10, x(1) == 0, 0.5 <= x(2) <= 1.5]; for i = 1 : 7 Constraints = [Constraints, x(i) + x(i+1) <= x(i+2) + x(i+3)]; end % 定义目标函数 Objective = x'*x + norm(x,1); % 使用option...