ops = sdpsettings('verbose',1,'debug',1,'solver','GUROBI','gurobi.DualReductions',0); result = optimize(Constraints_e,Objective,ops);

时间: 2023-08-20 12:03:36 浏览: 91
根据您提供的代码,看起来您正在使用MATLAB和YALMIP来调用Gurobi求解器。在这个设置中,您可以使用`ops`变量来设置Gurobi的参数。 根据您的代码,您设置了以下参数: - `'verbose',1`:打开求解过程的详细输出。 - `'debug',1`:打开调试模式,以获取更多调试信息。 - `'solver','GUROBI'`:指定使用Gurobi求解器。 - `'gurobi.DualReductions',0`:禁用Gurobi的对偶约简。 最后,您使用`optimize()`函数来执行求解,并将结果存储在`result`变量中。 这些设置将影响Gurobi求解器的行为,以便更好地满足您的需求。如果您有其他问题,请随时提问。
相关问题

ops = sdpsettings('verbose',0)是什么意思

`ops = sdpsettings('verbose',0)` 是 MATLAB 中 YALMIP 工具箱中的一个函数,用于设置求解器的选项。其中 `verbose` 是一个选项,用于控制求解器的输出信息,其取值为 0 或 1,分别表示关闭或开启求解器的输出信息。通过将 `verbose` 设为 0,可以关闭求解器的输出信息。

ops=sdpsettings('verbose',2,'solver', 'cplex','savesolveroutput',1);

这是一行MATLAB代码,它创建了一个名为ops的变量,它是一个sdpsettings设置对象。它使用了以下选项: - 'verbose',2:设置详细的输出信息级别为2,表示输出详细的求解过程信息。 - 'solver', 'cplex':指定求解器为CPLEX,这意味着使用CPLEX求解器来解决优化问题。 - 'savesolveroutput',1:设置保存求解器输出信息的选项为1,表示将求解器的输出信息保存在ops变量中。

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请逐条解释分析下面这段程序:ops=sdpsettings('solver','cplex'); solvesdp(C,-f,ops); Pc=[double(Pc1),double(Pc2),double(Pc3)]; Pb=double(Pb); Ps_day=double(Ps_day); Pb_day=double(Pb_day); S=double(S); Pch=double(Pch); Pdis=double(Pdis); Cost_total=double(f) Price_Charge=double(Ce); Ce=sdpvar(24,1);%电价 z=binvar(24,1);%购售电状态 u=binvar(24,1);%储能状态 Pb=sdpvar(24,1);%日前购电 Pb_day=sdpvar(24,1);%实时购电 Ps_day=sdpvar(24,1);%实时售电 Pdis=sdpvar(24,1);%储能放电 Pch=sdpvar(24,1);%储能充电 Pc1=sdpvar(24,1);%一类车充电功率 Pc2=sdpvar(24,1);%二类车充电功率 Pc3=sdpvar(24,1);%三类车充电功率 S=sdpvar(24,1);%储荷容量 for t=2:24 S(t)=S(t-1)+0.9*Pch(t)-Pdis(t)/0.9; end %内层 CI=[sum(Pc1)==50*(0.9*24-9.6),sum(Pc2)==20*(0.9*24-9.6),sum(Pc3)==10*(0.9*24-9.6),Pc1>=0,Pc2>=0,Pc3>=0,Pc1<=50*3,Pc2<=20*3,Pc3<=10*3,Pc1(index1)==0,Pc2(index2)==0,Pc3(index3)==0];%电量需求约束 OI=sum(Ce.*(Pc1+Pc2+Pc3)); ops=sdpsettings('solver','gurobi','kkt.dualbounds',0); [K,details] = kkt(CI,OI,Ce,ops);%建立KKT系统,Ce为参量 %外层 CO=[lb<=Ce<=ub,mean(Ce)==0.5,Pb>=0,Ps_day<=Pdis,Pb_day>=0,Pb_day<=1000*z,Ps_day>=0,Ps_day<=1000*(1-z),Pch>=0,Pch<=1000*u,Pdis>=0,Pdis<=1000*(1-u)];%边界约束 CO=[CO,Pc1+Pc2+Pc3+Pch-Pdis==Pb+Pb_day-Ps_day];%能量平衡 CO=[CO,sum(0.9*Pch-Pdis/0.9)==0,S(24)==2500,S>=0,S<=5000];%SOC约束 OO=-(details.b'*details.dual+details.f'*details.dualeq)+sum(price_s.*Ps_day-price_day_ahead.*Pb-price_b.*Pb_day);%目标函数 optimize([K,CI,CO,boundingbox([CI,CO]),details.dual<=1],-OO) Ce=value(Ce);%电价 Pb=value(Pb);%日前购电 Pb_day=value(Pb_day);%实时购电 Ps_day=value(Ps_day);%实时购电 Pdis=value(Pdis);%储能放电 Pch=value( Pch);%储能充电 Pb_day=value(Pb_day);%实时购电 Pb_day=value(Pb_day);%实时购电 Pc1=value(Pc1);%一类车充电功率 Pc2=value(Pc2);%二类车充电功率 Pc3=value(Pc3);%三类车充电功率 S=value(S);%储荷容量 figure(1) plot(Pc1,'-*','linewidth',1.5) grid hold on plot(Pc2,'-*','linewidth',1.5) hold on plot(Pc3,'-*','linewidth',1.5) title('三类电动汽车充电功率') legend('类型1','类型2','类型3') xlabel('时间') ylabel('功率') figure(2) bar(Pdis,0.5,'linewidth',0.01) grid hold on bar(Pch,0.5,'linewidth',0.01) hold on plot(S,'-*','linewidth',1.5) axis([0.5 24

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