使用matlab调用yalmip时，为什么会出现这个问题，Warning: Solver not applicable (gurobi does not support multiparametric models) Error solving the problem

这个问题可能是由于使用了不支持多参数模型的求解器（如Gurobi）导致的。多参数模型是指将一个优化问题转化为多个参数化的子问题，每个子问题都是独立的，并且在求解器中被表示为不同的模型。在使用多参数模型时，需要使用支持多参数模型的求解器，如MPT3等。

如果你使用了不支持多参数模型的求解器，例如Gurobi，就会出现上述错误。解决这个问题的方法是选择支持多参数模型的求解器或者避免使用多参数模型。

如果你想要继续使用Gurobi求解器，可以考虑将多参数模型转化为单一参数模型。这可以通过将所有参数都表示为矩阵或向量，并将其作为变量传递给问题来实现。例如，对于以下多参数线性规划问题：

minimize c'*x
subject to
A{i}*x <= b{i}, i = 1,2,...,N

可以将其转化为单一参数模型：

minimize c'*x
subject to
[A1*x; A2*x; ...; AN*x] <= [b1; b2; ...; bN]

这样，就可以使用不支持多参数模型的求解器来求解问题了。

相关问题

Warning: Solver not applicable (cplex)

根据引用，出现"Warning: Solver not found (cplex)"的错误提示可能是由于cplex和yalmip版本不匹配引起的。你可以通过使用yalmiptest命令来查看yalmip当前可识别的cplex版本，然后尝试更改cplex版本来解决这个问题。你可以重新下载适应yalmip的cplex版本，或者选择更换只有1M大小的yalmip。如果你选择更换yalmip版本，你需要打开yalmip的源文件，并找到对应的cplex版本号进行修改。这种方法虽然有一定的投机性质，但在大部分情况下是有效的。另外，这个问题可能是通用的，对于其他插件也可能存在类似的"not found"错误，所以这种解决方法也可以作为参考。祝好！<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [[已解决]Warning: Solver not found (cplex)](https://blog.csdn.net/m0_53614153/article/details/122627166)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [Buster: Captcha Solver for Humans-crx插件](https://download.csdn.net/download/weixin_38602982/15965008)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

在使用matlab通过yalmip调用gurob时，如何安装Gurobi并将其添加到YALMIP的solver列表中

安装Gurobi和添加到YALMIP的solver列表中，可以按照以下步骤进行：

1. 下载Gurobi的安装程序并安装。可以在Gurobi的官方网站上下载适合自己操作系统的安装程序。

2. 注册Gurobi许可证。在安装Gurobi之后，需要注册许可证才能使用。

3. 下载YALMIP的安装程序并安装。可以在YALMIP的官方网站上下载适合自己操作系统的安装程序。

4. 将Gurobi添加到YALMIP的solver列表中。在MATLAB命令行中输入以下命令：

addpath(genpath('path_to_gurobi_folder'));
yalmip('clear');
yalmip('addpath');

其中，'path_to_gurobi_folder'是Gurobi的安装目录。

5. 测试Gurobi是否已经成功添加到YALMIP的solver列表中。在MATLAB命令行中输入以下命令：

solvesdp([x >= 0, x <= 1],x'*x,sdpsettings('solver','gurobi'))

如果Gurobi已经成功添加到YALMIP的solver列表中，MATLAB会输出优化结果。