yalmip和cplex求解含有0-1变量的对偶变量,对偶变量显示Nan是为什么，举例解释

可能存在多种原因导致yalmip和cplex求解含有0-1变量的对偶变量显示Nan，下面举例解释几种可能的情况。

1. 不可行问题

当原始问题不可行时，对偶问题的解为无穷大或NaN。这可能是因为0-1变量的限制条件与其他约束条件冲突，导致原始问题无法找到可行解。在这种情况下，对偶问题也无法找到有效的对偶变量。

2. 计算精度问题

在一些情况下，求解器可能会遇到计算精度问题，导致对偶变量的值为NaN。这可能是因为求解器在处理0-1变量时出现了舍入误差或数值溢出等问题，导致解的精度受到影响。可以通过增加求解器的精度设置或者重新构造问题来解决这种情况。

3. 模型错误

如果模型中存在错误或者不完整的约束条件，也可能导致求解器无法找到有效的对偶变量。例如，如果模型中存在错误的等式约束或者不符合实际情况的约束条件，可能导致求解器找不到可行解。在这种情况下，需要重新检查模型的约束条件和变量定义，确保其符合实际情况和数学规范。

总之，对于含有0-1变量的问题，出现对偶变量显示Nan的情况可能有多种原因，需要仔细检查模型和求解器设置，找到问题的根源并进行调整。

相关问题

yalmip中使用cplex求解模型中存在0-1变量的对偶变量，并且通过对偶变量求解出清价格,举例解释

假设有一个线性规划模型，其中包含0-1变量，且需要求解对偶问题并计算出对应的最优值和对应的原问题的最优解。

我们可以使用YALMIP这个MATLAB工具箱来实现这个过程。假设我们已经定义了线性规划模型为LP，我们可以使用以下代码来求解对偶问题：

options = sdpsettings('solver','cplex');
dualLP = dual(LP);
[sol,value] = solve(dualLP, options);

在这里，我们使用了Cplex求解器来求解对偶问题，并将求解器选项传递给YALMIP的`sdpsettings`函数。然后，我们使用`dual`函数来生成对偶问题，并使用`solve`函数来求解对偶问题，并将结果存储在`sol`和`value`变量中。

接下来，我们可以使用以下代码来计算对应的原问题的最优解：

clear model
model.obj = LP.f';
model.A = [LP.A LP.b];
model.sense = '<';
model.vtype = repmat('C',1,length(LP.f));
model.vtype(LP.integer_var)=repmat('B',1,length(LP.integer_var));
clear params
params.outputflag = 0;
res = cplexmilp(model.f,model.A,model.sense,model.b,[],[],[],[],[],model.vtype,params);
orig_value = res.objval;

在这里，我们首先将线性规划模型转换为Cplex MILP模型，并使用`cplexmilp`函数求解该模型。然后，我们可以从求解器结果中提取出原问题的最优解。

最后，我们可以使用以下代码来计算出清价格：

clear model
model.A = [LP.A LP.b];
model.obj = -sol;
model.sense = '>';
model.vtype = repmat('C',1,length(LP.f));
model.vtype(LP.integer_var)=repmat('B',1,length(LP.integer_var));
clear params
params.outputflag = 0;
res = cplexmilp(model.f,model.A,model.sense,model.b,[],[],[],[],[],model.vtype,params);
clear model
clear params
clear LP
clear dualLP
clear sol
clear value
clear res
clear options
clearvars -except orig_value

在这里，我们首先定义了一个新的线性规划模型，其中目标函数为对偶变量的相反数，并且约束条件为对偶问题的约束条件的转置。我们然后使用`cplexmilp`函数求解该模型，并从求解器结果中提取出对应的最优解。这个最优解就是对应的清算价格。

综上所述，我们可以使用YALMIP和Cplex求解器来求解模型中存在0-1变量的对偶问题，并通过对偶变量求解出清算价格。

yalmip中使用cplex求解器求解出清模型中存在0-1变量的对偶变量

在yalmip中，可以使用以下代码将求解器设置为cplex：

sdpsettings('solver','cplex')

对于存在0-1变量的对称模型，可以使用以下代码在求解后获取对偶变量：

optimize(constraints,objective);
duals = dual(constraints);

其中，`constraints`表示约束条件，`objective`表示目标函数。`optimize`函数用于求解问题，`dual`函数用于获取对偶变量。