YALMIP工具箱

YALMIP工具箱官方版是一款专为MATLAB开发的求解规划问题的工具包。YALMIP工具箱最新版能够帮助用户通过MATLAB语法轻松的地解决各种规化问题，相当的便捷。YALMIP工具箱使用简单，用户只需要在matlab中添加路径就能够使用，并且YALMIP也更加容易被用户所接受。

YALMIP工具箱软件介绍

      基于符号运算工具箱编写

      一种定义和求解高级优化问题的模化语言，用于求解线性规划、证书规划、非线性规划、混合规划等标准优化问题以及LMI工具箱。

YALMIP工具箱基本使用

      1、设未知量

      x = sdpvar(n,m); %生成a行b列的未知量

      之前也说过YALMIP的未知量有3中类型.分别为

      sdpvar %实型

      intvar %整型

      binvar %0-1型

      需要混合规划多设几个变量就行了

      2、约束条件

      e.g.F = [-2 <= x <= 2];

      3、写目标函数

      obj = x(1)^2+x(2)^2;

      4、求解

      optimize(F,obj[,options]);

      F为约束,obj为目标函数(默认求最小值),options可选择求解器,改变输出方式,如:

      optimize(F,obj,sdpsettings('solver','gurobi','verbose',2));

      指定solver为Gurobi,不打印解析过程

      5、获取结果

      opt=value(x); %x的值

YALMIP工具箱具体案例

      求 x^2+y^2在x,y∈[-2,2]上的最小值.

      %生成2*1的矩阵变量

      x = sdpvar(2,1);

      %限制条件

      F = [-2 <= x <= 2];

      %目标函数

      obj = x(1)^2+x(2)^2;

      %求解

      optimize(F,obj);

      %取得值以及对应的x的值

      optobj = value(obj)

      optx = value(x)

      结果如下(我的gurobi过期了,以下为MATLAB自带求解器结果)

      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.优化了软件的兼容性。