matlab yalimp cplex简单代码

以下是使用MATLAB和YALMIP进行调用CPLEX求解线性规划问题的简单代码：

% 引用 = linprog(c, -A, -b, [], [], zeros(3,1), [], options);

% 输出结果
x_result = x;
z_result = z;

这段代码使用MATLAB中的linprog函数调用CPLEX求解线性规划问题。首先设置目标函数系数c，约束矩阵A和约束向量b。然后使用sdpsettings函数设置求解器为CPLEX。接下来，使用linprog函数求解线性规划问题并将结果存储在变量x和z中。最后，将结果x和z输出为x_result和z_result。

请注意，这个代码只是一个简单的示例，实际使用时可能需要根据具体问题进行适当的修改和调整。

相关问题

写一段matlab+cplex的代码实现分段函数功能

在MATLAB中使用CPLEX求解器来实现分段函数的优化问题，首先需要确保你已经安装了CPLEX的MATLAB接口。以下是一个简单的示例代码，演示如何使用CPLEX在MATLAB中设置和求解一个带有分段函数的线性规划问题：

% 确保安装了CPLEX的MATLAB接口，并且在MATLAB中配置好了CPLEX路径
addpath('路径到CPLEX的MATLAB接口');

% 定义变量
x = optimvar('x', 3, 'Type', 'continuous'); % 假设有三个决策变量x1, x2, x3

% 创建一个优化问题
prob = optimproblem('ObjectiveSense','minimize');

% 分段函数定义，例如：
% f(x) = x1, if x1 <= 1
%       2*x1, if x1 > 1
% 在CPLEX中，需要将其转换为线性条件，这里通过引入额外的二进制变量b和线性松弛变量y来实现
b = optimvar('b', 1, 'Type', 'integer', 'LowerBound', 0, 'UpperBound', 1);
y = optimvar('y', 1, 'Type', 'continuous', 'LowerBound', 0);

% 目标函数
prob.Objective = x(1) + 2*x(1)*b + y;

% 约束条件，例如：
% x1 + x2 + x3 >= 10
% x1 <= 1 + y
% x2 + x3 <= 20
prob.Constraints.cons1 = x(1) + x(2) + x(3) >= 10;
prob.Constraints.cons2 = x(1) - 1 <= y;
prob.Constraints.cons3 = x(2) + x(3) <= 20;

% 添加逻辑约束，确保b = 1时y = 0，b = 0时y > 0
prob.Constraints.cons4 = b == 1 - bin2int(y > 0);

% 求解问题
[sol, fval, exitflag, output] = solve(prob, 'options', optimoptions('cplex','Display','none'));

% 输出结果
disp('Solution:');
disp(sol.x);
disp('Objective value:');
disp(fval);

这段代码首先定义了一个包含三个连续变量的优化问题，并设置了目标函数和约束条件。在目标函数和约束条件中，我们使用了一个二进制变量`b`和一个松弛变量`y`来将分段函数转换成一系列线性约束。通过CPLEX的逻辑约束功能，确保了当`b`为1时，`y`必须为0，反之亦然。

请注意，这段代码仅为示例，实际问题的分段函数定义和约束条件可能有所不同，需要根据具体问题进行调整。

matlab调用cplex代码案例

以下是一个简单的matlab调用cplex的例子：

假设我们要解决以下优化问题：

$$
\begin{aligned}
\text{minimize} \quad & x_1 + 2x_2 \\
\text{subject to} \quad & x_1 + x_2 \geq 1 \\
& x_1 \geq 0, x_2 \geq 0
\end{aligned}
$$

我们可以在matlab中编写以下代码：

% 定义变量
nvars = 2;

% 定义目标函数系数
f = [1; 2];

% 定义不等式约束系数矩阵和右侧向量
A = [1 1; -1 0; 0 -1];
b = [1; 0; 0];

% 定义变量下限
lb = [0; 0];

% 调用cplex求解
[x, fval] = cplexlp(f, A, b, [], [], lb);

在这个例子中，我们首先定义了优化问题的变量个数、目标函数系数、不等式约束系数矩阵和右侧向量。然后我们定义了变量下限为0，表示变量的取值范围不小于0。最后，我们使用`cplexlp`函数调用cplex求解，并将结果存储在`x`和`fval`中。

需要注意的是，要成功调用cplex，我们需要安装cplex solver和matlab的cplex接口。具体安装方法可以参考IBM官方文档。