matlab让sdpvar转成数字,『实践』Yalmip+Ipopt+Cplex使用手册

Yalmip+Ipopt+Cplex使用手册

1.软件版本

Cplex 12.6.2，Matlab R2014a，Ipopt 3.12.9，Yalmip

2.Cplex添加方法

官方下载地址: http://www-01.ibm.com/software/websphere/products/optimization/cplex-studio-community-edition/

其中community-edition可以免费试用，但最多只能计算1000个变量或1000个约束条件的优化问题。

点击

安装，安装步骤默认操作即可。

点击Matlab中的

，点击

，找到

路径并将其添加，最后点击

即可。

然后在Matlab命令行窗口输入

，出现帮助文档，代表添加成功。

3.Ipopt添加方法

需要的组件：VC_redist.x64和ww_ifort_redist_intel64_2017.0.109.msi

(组件下载地址链接：链接1：https://pan.baidu.com/s/1f-J5PBu1WsJO8uxyZzbcTQ 密码：crxv )

链接2：

在打开的界面中选择图1-1即可。

图1

Ipopt下载链接：链接：https://pan.baidu.com/s/1tWBRJ7syW-WctcL1LkB06w 密码：1n3m (以前的版本3.12.6)

下载下来后解压缩，打开文件，目录如下图1-2。

图2

打开MATLAB，设置路径-》添加并包含子文件夹-》选择Ipopt路径-》保存。见下图1-3。

图3

右键运行图2中的opti_Install。

出现提示让你安装optiMEXFiles_mexw64_2_27，回车几下，弹出窗口，找到optiMEXFiles_mexw64_2_27(不需要自己手动解压)选中即可。

VC_redist.x64和ww_ifort_redist_intel64_2017.0.109.msi ，这两个组件自己手动安装，注意版本即可。

注意下图中框框中的组件我已经安装好了，如果没有安装，是会有提示的。

IPOPT 3.12.9

4.Yalmip添加方法

下载地址：https://yalmip.github.io/(最新版本)

下载链接：http://pan.baidu.com/s/1eRBhRlK 密码：dv4o(之前版本)

将下载的文件解压，设置路径-》添加并包含子文件夹-》选择Yalmip路径-》保存。

在Matlab的命令行窗口中输入

或输入Yalmiptest，测试是否添加成功。

5.Yalmip建模常用语法

5.1  变量设置

实数变量：sdpvar；

0-1变量：binvar；

整数变量：intvar。

例如:x = sdpvar(1,1);    %x为1×1的实数变量

5.2  约束条件

Constraints = [];　　%Constraints为自己定义的一个存储约束的矩阵

Constraints = [Constraints,0 <= x  <= 1];   %定义了一个变量x大于0且小于1的约束条件

5.3  目标函数

F = 0;    %F为目标函数

x = sdpvar(1,1);

Constraints = [Constraints, x >= 2];

F = F + x^2 + x^3;   %目标函数为x^2+x^3

5.4   查看变量或表达式的值

value(x);   %查看变量x的值

value(x^2+x^3);   %查看表达式x^2+x^3的值

5.5  设置Yalmip和求解器的options

通过sdpsettings设置，(sdpsettings参数列表链接)

options = sdpsettings('field',value,'field',value,.....);   %filed为参数名，value为设置值

例如：options = sdpsettings('solver','cplex');   %设置求解器为cplex

或者这样也可以：options.cplex.exportmodel = 'model.lp';   %设置求解器cplex输出lp格式的数学模型，文件名为model。

图4

图5   options

图6  options.cplex

图7     xxxx.lp格式的数学模型

sol = optimize(Constraints,Objective,options);  %Constraints为约束，Objective为目标函数，options为5.5节的options

export函数是将Yalmip模型按照求解器的格式输出。

[model,recoverymodel,diagnostic,internalmodel] = export(Constraints,Objective,options);  %Constraints为约束，Objective为目标函数，options为5.5节的options

例如：

x = intvar(2,2);

Constraints = [];

Constraints = [Constraints,0 <= x  <= 1];

F = sum(x) * ones(2,1);

options = sdpsettings('solver','cplex');   %设置求解器为cplex

[model,recoverymodel,diagnostic,internalmodel] = export(Constraints,Objective,options);  %此时model中就会有符合cplex求解器格式的模型

图8  model中的参数列表

5.8  获取求解器的求解时间和Yalmip的建模时间

sol = optimize(Constraints,Objective,options);  %Constraints为约束，Objective为目标函数，options为5.5节的options

sol.yalmiptime;  %Yalmip的建模时间

sol.solvertime;  %求解器的求解时间

5.9  设置初值

P = sdpvar(2,2);

assign(P,double(Pit));  %P为2×2的实数变量，Pit为2×2的已知矩阵，将Pit的值赋值给P

options = sdpsettings('solver','cplex','usex0',1);  %usex0默认为0，1为开启设置初值功能

图9   Yalmip网站说明

5.10  获取对偶乘子

5.11  Yalmip输出模型，调用Cplex类求解

5.12  IPOPT参数设置说明

图10 IPOPT参数列表

6.Yalmip+Cplex求解电力系统机组组合程序

来源：https://www.cnblogs.com/landiljy/p/6776434.html