yalmip和cplex求解不出满足约束条件的解,这个时候用dual可以求出对偶变量吗?
时间: 2024-06-12 12:04:12 浏览: 17
如果yalmip和cplex求解不出满足约束条件的解,那么对偶变量可能不存在或者无法计算。对偶问题的存在和可行性条件是原问题可行的充分必要条件,因此如果原问题无解,则对偶问题也无解。但是,如果原问题有解但是求解器无法找到最优解,则可以使用对偶变量来分析原问题的解。对偶变量可以提供关于原问题最优解的一些有用信息,比如灵敏度分析和最优解的可行性证明等。
相关问题
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。
yalmip中使用cplex求解器求解对偶变量
在YALMIP中,可以使用以下代码将Cplex设置为求解器,并使用`dualize`函数将原问题转化为对偶问题:
```
% 设置Cplex求解器
solver = 'cplex';
ops = sdpsettings('solver', solver);
% 原问题
x = sdpvar(n,1);
obj = c'*x;
constraints = [A*x <= b, x >= 0];
optimize(constraints, obj, ops);
% 转化为对偶问题
dual_constraints = dualize(constraints);
dual_obj = -b'*dual_constraints{1};
dual_vars = dual_constraints{2};
optimize(dual_constraints, dual_obj, ops);
% 输出对偶变量
dual_vars{1}
```
其中,`dual_vars{1}`即为求解得到的对偶变量。
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