YALMIP工具箱軟件介紹
基于符號運算工具箱編寫
一種定義和求解高級優化問題的模化語言，用于求解線性規劃、證書規劃、非線性規劃、混合規劃等標準優化問題以及LMI工具箱。
YALMIP工具箱基本使用
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
YALMIP工具箱具體案例
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
YALMIP工具箱更新日志
1.修正了其它bug;
2.優化了軟件的兼容性。
華軍小編推薦：
YALMIP工具箱太好用了，在安裝制作里面算是數一數二的軟件，相信用過的小伙伴都會說好用的，如果不喜歡我們還有Tarma QuickInstall、appmaker、cc3d調參軟件OpenPilot GCS、InstallShield2013LimitedEdition、INF-Tool
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