matlab调用yalmip求解线性规划问题时，严格不等式约束条件如何写

在使用YALMIP求解线性规划问题时，可以通过使用严格不等式约束条件来进一步限制问题的解空间。严格不等式约束条件的写法与非严格不等式约束条件类似，只需要在约束条件的左侧使用 "<" 或 ">" 符号即可表示严格不等式约束条件。

例如，如果要求解以下线性规划问题：

minimize c'x
subject to Ax < b
x >= 0

其中，A是一个m x n的矩阵，b是一个m维列向量，c是一个n维列向量，x是一个n维列向量。

如果要在该问题中添加一个严格不等式约束条件，例如：

Ax < b - e

其中，e是一个非零的小量。可以使用如下代码来表示该约束条件：

F = [A*x <= b-e; x >= 0];

其中，F是一个列向量，表示所有的约束条件。注意，在使用严格不等式约束条件时，需要将约束条件与一个小量相减，以确保求解器可以找到可行解。

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`getbase`函数可以返回线性约束的左侧和右侧的矩阵表示，以及非线性约束的表达式。例如，如果我们有一个线性约束条件`a*x + b*y <= c`，则可以使用以下代码来获取该约束条件的具体内容：

constr = a*x + b*y <= c;
[constr_lhs, constr_rhs] = getbase(constr);

这将返回`constr_lhs`和`constr_rhs`，分别表示约束条件左侧的矩阵和右侧的矩阵。

如果我们有一个非线性约束条件`f(x,y) <= 0`，则可以使用以下代码来获取该约束条件的具体内容：

constr = f(x,y) <= 0;
constr_expr = getbase(constr);

这将返回`constr_expr`，表示约束条件的表达式。

`getbasematrix`函数可以返回一个矩阵，其中包含所有线性等式和不等式约束条件的系数。例如，我们可以使用以下代码来获取所有线性约束条件的系数矩阵：

A = getbasematrix(constraints);

其中，`constraints`是一个包含所有约束条件的向量或矩阵。