约束条件abs_IL=abs(IL_var- IL_const);但是abs是非线性算子，需要通过线性化实现，用matlab的yalmip给出

可以使用YALMIP的非凸函数来定义绝对值的线性化。具体实现步骤如下：

1. 定义新的变量`z`来代替绝对值`abs_IL`，即`z=abs(IL_var-IL_const)`。
2. 引入两个新的非负变量`p`和`q`，并使用线性约束将其限制在非负区间内，即`p>=0`和`q>=0`。
3. 引入一个新的等式约束来将`z`表示为`p-q`，即`z=p-q`。
4. 引入两个新的不等式约束来线性化绝对值，即`-p<=IL_var-IL_const<=q`。

将以上约束条件放入YALMIP中，可以得到如下代码：

IL_var = sdpvar(1); % 定义IL_var为变量
IL_const = 2; % 定义IL_const为常数，这里取2作为示例
z = sdpvar(1); % 定义新的变量z
p = sdpvar(1); % 定义非负变量p
q = sdpvar(1); % 定义非负变量q

% 定义线性约束
constraints = [p >= 0, q >= 0];

% 定义等式约束
constraints = [constraints, z == p - q];

% 定义不等式约束
constraints = [constraints, -p <= IL_var - IL_const, IL_var - IL_const <= q];

最后，可以使用YALMIP的求解器来求解问题，例如使用`optimize`函数求解最小化问题：

objective = ... % 定义目标函数
options = sdpsettings('solver', 'gurobi'); % 定义求解器
sol = optimize(constraints, objective, options); % 求解问题

注意，以上代码中的求解器为Gurobi，需要先安装Gurobi并将其与YALMIP连接起来。具体安装和配置方法可以参考YALMIP和Gurobi的官方文档。