引入不确定性用matlab写鲁棒优化模型

在MATLAB中，引入不确定性通常用于鲁棒优化模型，目的是寻找对多种可能性都能有效应对的解决方案。这里简单展示如何创建一个基础的线性鲁棒优化模型，考虑了参数的不确定性：

首先，我们需要假设有一个线性等式约束和一个目标函数：

% 定义变量和常数
x = optimvar('x', n, 'Free'); % 未知变量
u = uncertain('u', m, 'interval'); % 不确定变量 (例如，区间或概率分布)

% 建立基准模型
basis_model = problem;
basis_model.Objective = sum(u.*x); % 线性目标函数

% 将不确定性引入到模型
uncertain_set = atmost(upper_bound); % 或者根据需求选择其他不确定性描述
problem = uncertain(basis_model, u, uncertain_set);

在这个例子中，`u`是具有不确定性范围的变量，`atmost(upper_bound)`定义了一个最大值上限。你需要根据实际问题替换`u`和不确定性集。

然后，你可以使用如`solve`之类的函数来求解优化问题：

solution = solve(problem);

这将返回一个在给定不确定性范围内稳健的解。