在YALMIP中,可以通过intvar函数来创建整数变量。这个函数允许你指定变量的名称、大小和范围(可选)。 验证变量类型及属性: 创建完整数变量后,可以通过YALMIP提供的一些函数来验证变量的类型和属性,例如使用isint函数来检查变量是否为整数类型。 以下是具体的代码示例: matlab % 1. 引入YALMIP库 yalmip('clear'); % ...
以下是完整的示例代码：% 加载YALMIP路径addpath('path_to_yalmip');% 添加YALMIP路径yalmip('clear')%...
方法二:在定义变量前使用yalmip('clear'),即: for yalmip('clear') define variables define constraints solve end 最终,我使用了方法2,然后解决了上述的问题。从下图可以看到,即使运行了750次循环,大部分循环所需的时间都在10s左右,只有少部分需要30s的时间,该问题被成功解决。 计算时间随迭代次数的变化(解决后)...
close all warning off yalmip('clear') %% 决策变量 sdpvar x1 x2 %% 目标函数 obj = x1 +2*x2; z = [-2*x1 +3*x2 -12; x1 + x2 -14; -3*x1 + x2 +3; 3*x1 + x2 -30]; x1_index = depends(x1) x2_index = depends(x2) M1 = full(getbase(z)) M2 = full(getbasematr...
yalmip('clear'); 第三步:定义优化问题 接下来,需要在MATLAB中定义一个优化问题。为此,需要创建一个MATLAB函数,并使用YALMIP中的变量和约束来描述问题。YALMIP提供了各种变量类型,如实数、整数、二值等。可以使用类似下面的代码定义一个线性规划问题: x = sdpvar(n, 1);定义变量 Objective = c' * x;设定目标...
yalmip('clear') %%1.相关的参数 n =150; % 股票的数量 p =1.15+0.05/150*(1:n)'; % 期望的收益 sigma = 0.05/450*sqrt(2*n*(n + 1)*(1:n)'); % 收益的偏差 gamma =5; % 不确定预算 M =10e2; % 大M法的常数 %% 2.定义决策变量 ...
% 利用yamlip求解TSP问题 clear;clc;close all; d = load('tsp_dist_matrix.txt')'; n = size(d,1); % 决策变量 x = binvar(n,n,'full'); u = sdpvar(1,n); % 目标 z = sum(sum(d.*x)); % 约束添加 C = []; for j = 1:n s = sum(x(:,j))-x(j,j); ...
问使用YALMIP的CPLEX和MOSEK得到不同的结果ENCPLEX 是IBM公司的一个优化引擎。软件IBM ILOG CPLEX Optimization Studio中自带该优化引擎。该软件具有执行速度快、其自带的语言简单易懂、并且与众多优化软件及语言兼容（与C++，JAVA，EXCEL，Matlab等都有接口），因此在西方国家应用十分广泛。由于在中国还刚刚全面推广不久，...
clear all; x=sdpvar(1,2) constraints = [ x(1)>=2,x(2)>=3]; objective = x(1) +x(2); ops = sdpsettings('solver','cplex'); solvesdp(constraints,objective,ops) double(x) %展示 x 的求解值 double(objective) %展示目标函数 目标函数: \text{min}=x_1+x_2 约束条件: x_1\geq2...
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。...