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。