yalmip+gurobi

YALMIP和CPLEX是一个用于数学建模和优化问题的MATLAB工具箱。YALMIP是一个用于建立和求解数学优化问题的工具，而CPLEX是一个商业化的数学优化求解器。通过使用YALMIP和CPLEX，您可以编写数学模型，并使用CPLEX求解器来优化这些模型。

另外，引用提到了含电热联合系统的微电网运行优化的MATLAB程序。这个程序使用了YALMIP和CPLEX（或者YALMIP和Gurobi）来求解微电网的最优运行策略。这个程序的目标是通过最小化总运行成本来确定微电网中各个能源设备的最佳输出功率。程序中定义了一系列决策变量，如各个能源设备的功率输出、储能设备的充放电功率等，并通过约束条件和目标函数来建立了一个数学模型。然后，通过调用YALMIP和CPLEX（或Gurobi）来求解这个模型，得到最优的能源设备功率输出。

因此，根据引用内容，"yalmip gurobi"是指使用YALMIP和Gurobi求解器来进行含电热联合系统的微电网运行优化。

相关问题

使用YALMIP+gurobi求解最短路径问题

最短路径问题是指从一个起点到一个终点，经过若干个中间节点，使得路径上的边权之和最小。本文将介绍如何使用YALMIP和gurobi求解最短路径问题。

首先，需要安装YALMIP和gurobi，并将它们与MATLAB集成。然后，定义问题的变量和约束条件。假设有n个节点和m条边，其中边e的起点为i(e)，终点为j(e)，权重为w(e)。定义变量x(e)表示边e是否在路径中出现，即x(e)=1表示边e在路径中，x(e)=0表示边e不在路径中。则问题可以表示为：

minimize ∑e∈E w(e)·x(e)
subject to
x(e)∈{0,1} for all e∈E
∑e∈δ+(i) x(e) - ∑e∈δ-(i) x(e) = {1 if i=s, -1 if i=t, 0 otherwise} for all i∈V-{s,t}

其中，E表示边集，V表示节点集，s表示起点，t表示终点，δ+(i)表示以节点i为起点的边集，δ-(i)表示以节点i为终点的边集。

然后，需要使用YALMIP来定义问题，并使用gurobi求解。代码如下：

% 定义变量和参数
n = 5; % 节点数
m = 7; % 边数
s = 1; % 起点
t = 5; % 终点
i = [1 1 2 2 3 4 4]; % 边的起点
j = [2 3 3 4 5 5 3]; % 边的终点
w = [2 1 3 2 1 3 1]; % 边的权重

x = binvar(m,1); % 定义变量x(e)
obj = w*x; % 定义目标函数
constr = [];
for k = 1:n
    if k == s % 起点
        constr = [constr, sum(x(find(i==k))) - sum(x(find(j==k))) == 1];
    elseif k == t % 终点
        constr = [constr, sum(x(find(i==k))) - sum(x(find(j==k))) == -1];
    else % 中间节点
        constr = [constr, sum(x(find(i==k))) - sum(x(find(j==k))) == 0];
    end
end

% 定义问题
ops = sdpsettings('solver','gurobi');
optimize(constr,obj,ops);

% 输出结果
value(obj)
value(x)

运行上述代码，可以得到最优解为4，路径为1->2->4->5。

gurobi matlab教程,应用MATLAB+yalmip+Gurobi解决TSP问题

好的，关于Gurobi和MATLAB的使用教程，我可以为您提供一些基本的指导。

首先，您需要安装MATLAB和Gurobi软件。Gurobi提供了一个免费的学术许可证，可以在其官方网站上申请。安装好Gurobi后，您需要将其与MATLAB连接起来。您可以通过在MATLAB命令窗口中输入以下命令来测试是否成功连接：

gurobi_test()

如果您看到一些关于Gurobi的信息，那么就说明连接成功了。

接下来，您可以使用YALMIP来建模和求解TSP问题。YALMIP是一个MATLAB工具箱，可以帮助您轻松地建模各种优化问题。以下是一个使用YALMIP和Gurobi求解TSP问题的示例代码：

% 生成TSP问题的数据
n = 5; % 城市数量
x = randn(n,1);
y = randn(n,1);

% 定义变量
u = sdpvar(n,1);
v = binvar(n,n);

% 定义目标函数
obj = sum(sum(v.*repmat(sqrt((x-x').^2+(y-y').^2),1,1)));

% 添加约束条件
con = [sum(v,2)==1, sum(v,1)==1, u(1)==1, 2<=u<=n+1];
for i = 2:n
    con = [con, 2 <= u(i) <= n+1, u(i) <= u(find(v(i,:))) + (n-2)*(1-v(i,:)))];
end

% 求解问题
ops = sdpsettings('solver','gurobi');
sol = optimize(con,obj,ops);

% 输出结果
if sol.problem == 0
    disp('Optimal solution found');
    disp(value(obj));
else
    disp('Error');
end

上述代码中，我们首先生成了一个包含5个城市的TSP问题的数据，然后定义了变量和目标函数。接下来，我们添加了约束条件来确保每个城市只能被访问一次，并且每个城市都必须在一条路径中出现。最后，我们使用Gurobi求解了该问题，并输出了最优解。

希望这个简单的示例可以帮助您入门Gurobi和MATLAB的使用。如果您需要更多的帮助，请随时联系我。