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    YALMIP工具箱

    • 大?。?75KB
    • 語言:簡體中文
    • 類別:編程其它
    • 類型:國產軟件
    • 授權:免費軟件
    • 時間:2019/6/24
    • 官網:
    • 環境:Windows7, WinVista, WinXP
    • 安全檢測:無插件360通過騰訊通過金山通過瑞星通過

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    YALMIP是一款針對MATLAB開發的求解規劃問題的工具包,讓用戶能夠用MATLAB語法優雅地解決各種規劃問題,而且安裝也非常簡單,只需要在軟件中添加路徑即可使用這款強大的工具箱,集成在軟件中讓用戶使用起來更加方便。
    規劃問題一直是數模競賽中常見的問題,許多使用MATLAB用戶都知道,自帶的規劃工具箱并不好用,一些用戶會下載Lingo等軟件解決遇到的規劃問題,不過更多的用戶是選擇YALMIP作為自己解決規劃問題的關鍵。有了這款軟件用戶再也不需要擔心使用MATLAB的時候遇到規劃問題了,而且簡單的操作方法以及和MATLAB一樣的語法,使得YALMIP更加容易被用戶所接受,有需要的用戶不要錯過哦。

    安裝方法

    1、確保MATLAB版本在2015a及以上.解壓到MATLAB目錄下,如果你的MATLAB安裝在默認目錄下,那么結果如下:

    2、將YALMIP的目錄加入到MATLAB的PATH中,其中包括:

    3、驗證YALMIP的安裝工作,
    在MATLAB中輸入 yalmiptest ,若出現

    那么恭喜你,YALMIP安裝成功!
    4、安裝基礎的解析器
    細心的朋友應該發現了,當我們執行 yalmiptest 時,實際上是檢查可使用的解析器.下面就介紹一些常用的解析器以及安裝
    Gurobi/CPLEX:Gurobi和CPLEX適用的范圍差不多,所以上只要裝一個就行.性能的話還是CPLEX會好一點(畢竟IBM,但差別不大),兩者都有針對學術的免費版本,CPLEX學術版本的獲取需要以教師身份注冊,而Gurobi是需要教育網IP驗證.同時Gurobi還有免費的社區版本(半年).各版本的區別都在于支持的變量數上,然而Gurobi的社區版本個人以為完全可以滿足國賽的需要了(超了那個數量自己想想思路有沒有問題).

    基本使用

    1、設未知量
    x = sdpvar(n,m); %生成a行b列的未知量
    之前也說過YALMIP的未知量有3中類型.分別為
    sdpvar %實型
    intvar %整型
    binvar %0-1型
    需要混合規劃多設幾個變量就行了
    2、約束條件
    e.g.F = [-2 <= x <= 2];
    3、寫目標函數
    obj = x(1)^2+x(2)^2;
    4、求解
    optimize(F,obj[,options]);
    F為約束,obj為目標函數(默認求最小值),options可選擇求解器,改變輸出方式,如:
    optimize(F,obj,sdpsettings('solver','gurobi','verbose',2));
    指定solver為Gurobi,不打印解析過程
    5、獲取結果
    opt=value(x); %x的值

    具體案例

    求 x^2+y^2在x,y∈[-2,2]上的最小值.
    %生成2*1的矩陣變量
    x = sdpvar(2,1);
    %限制條件
    F = [-2 <= x <= 2];
    %目標函數
    obj = x(1)^2+x(2)^2;
    %求解
    optimize(F,obj);
    %取得值以及對應的x的值
    optobj = value(obj)
    optx = value(x)
    結果如下(我的gurobi過期了,以下為MATLAB自帶求解器結果)
    optobj =
       1.5449e-43
    optx =
       1.0e-21 *
        0.2779    0.2779

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