sdpvar函数的第三个参数用于初始化变量的性质,例如需要定义一个不对称的变量P,则需要将第三个参数设置为'full',语法如下: P = sdpvar(3,3,'full'); 在定义n阶变量方阵时,其他可使用的'type'参数如表1所示: 表1 sdpvar函数中常用的'type'参数 1.1.4)x = sdpvar(n,m,'type','field') sdpvar函数中的...
P=sdpvar(n,n) % SYMMETRIC! 若是需要定义一个对阵矩阵或是标量,上面的命令也可以通过一个参数进行简化定义: P=sdpvar(n) % SYMMETRIC! 通过使用详细的注释也可定义同样的矩阵: P=sdpvar(n,n,'symmetric') 定义全参数矩阵(非必须对称)需要给定第三个参数: P=sdpvar(n,n,'full') 定义一个正方形复数全参...
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(getbasematrix(z,depends(x1))) M3 = full(getbasematrix(z,de...
sdpvar(m,n):创建实数型决策变量 intvar(m,n):创建整数型决策变量 binvar(m,n):创建0-1型决策变量 xxxvar(n,n,'full'):创建非对称方阵,当使用xxxvar(n,n)时默认创建对称方阵 设置目标函数: f = 目标函数,默认求目标函数最小化 设置约束条件: C = [C,约束条件] 参数设置: ops = sdpsettings('solv...
Temp_static=binvar(1,24,'full'); %电池静置标志 % Temp_de=binvar(1,24,'full'); %柴油机发电标志 Pcha=sdpvar(1,24); Pdis=sdpvar(1,24); Constraints = []; %---常量定义---% Load=[88.24 83.01 80.15 79.01 76.07 78.39 89.95 128.85 155.45 176.35...
%(2)sdpvar:实数变量;binvar:0—1变量;intvar:整型变量 %(3)Yalmip默认是对称的,要求非对称用full x=sdpvar(2,1,'full'); z=-2*x(1)+4*x(2); %目标函数,默认最小 st=[]; %设定一系列约束 st=[st,-3*x(1)+x(2)<=6]; st=[st,x(1)+2*x(2)>=4]; ...
xxxvar(n,n,'full') 1.2 添加约束条件 比起matlab自带的各种优化函数所要写明的约束条件,yalmip的约束条件写起来是非常舒适直观的。 比如要写入0<=x1+x2+x3<=1。 那么可以这样写: % 创建决策变量x=sdpvar(1,3);% 添加约束条件C=[0<=x(1)+x(2)+x(3)<=1]; ...
在yalmip中,sdpvar,intvar,binvar分别表示连续变量,整数变量,0-1变量。因此,在指派问题中使用binvar来定义0-1变量。注意,这个'full'是非常重要的,yalmip默认定义的变量为对称矩阵,所以需要full命令表示定义的不是对称矩阵。 yalmip支持直接使用sum(),reshape()等函数,并且支持向量操作。因此,直接使用sum()函数来定义...
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自带的各种优化函数所要写明的约束条件,yalmip的约束条件写起...
YALMIP求解的一般步骤 sdpvar——实型 Intvar——整型 Binvar——0-1型 格式: P=sdpvar(n,m);%表示x为n*m的矩阵 P=sdpvar(n,n,’full’);%表示x为n*n的方阵 P=sdpvar(n,n,'symmetric');%表示x为n*n的对称方阵 (方阵不带参数默认为对称方阵,如:P=sdpvar(3,3)。) ...