yalmip中使用cplex求解器求解混合整数二次规划问题，出清模型中存在0-1变量，如何求得此时的对偶变量并且得到出清价格

对于出清模型中存在0-1变量的混合整数二次规划问题，可以使用yalmip中的cplex求解器求解，并通过对偶变量和出清价格来分析结果。

首先，需要定义问题的目标函数和约束条件。对于出清模型中存在0-1变量的问题，通常可以将其表示为一个二次规划问题，其中目标函数为二次函数，约束条件为线性函数和0-1变量。具体的定义可以参考yalmip的文档和例子。

然后，使用yalmip中的cplex求解器求解问题。求解过程中，可以通过yalmip的接口获取求解结果，包括原始变量的取值、对偶变量的取值和出清价格。

最后，可以根据对偶变量和出清价格来分析结果。对偶变量可以用于分析约束条件的松弛程度，出清价格可以用于计算市场清算价格。根据具体的问题设置，可以使用不同的方法分析结果。

相关问题

使用yalmip的matlab调用cplex的分支定界法求解混合整数规划时，参数cplex.mip.strategy.branch有哪些具体的策略，请全部列举

参数cplex.mip.strategy.branch用于控制Cplex求解MIP问题时的分支策略，具体的策略如下：

- 0: 最佳增益（Best Gain）分支
- 1: 最小下降（Downward）分支
- 2: 随机（Random）分支
- 3: 估价（Estimation）分支
- 4: 最大度（Max Degree）分支
- 5: 随机最大度（Random Max Degree）分支
- 6: 智能（Pseudo-cost）分支
- 7: 自适应（Auto）分支

其中，最佳增益分支策略是Cplex默认的分支策略。其他策略的具体含义如下：

- 最小下降分支：选择分支变量后，将该变量的值向下取整，并将下界调整为这个整数，同时将分支变量的上界调整为上一个分支变量的整数值。
- 随机分支：在可行的分支变量中随机选择一个进行分支。
- 估价分支：先对所有未定整数变量按照其松弛度或者对偶变量的值进行排序，然后选择松弛度或对偶变量值最大的变量进行分支。
- 最大度分支：选择约束条件中涉及变量最多的那个变量进行分支，可以有效地减少树的深度。
- 随机最大度分支：在涉及变量最多的分支变量中随机选择一个进行分支。
- 智能分支：对于每个分支变量，记录下整数解和连续解的差异，并使用这些信息来估计分支变量的影响。这种策略可以在分支树较深时有效地减少回溯次数。
- 自适应分支：Cplex会根据问题的特点自适应地选择分支策略，包括以上所有策略。