使用matlab调用yalmip求解混合整数规划问题时，无法看到写过的约束具体内容怎么办

如果你使用的是YALMIP的optimize函数求解混合整数规划问题，可以通过添加 "debug" 参数来查看约束的具体内容。具体来说，在optimize函数中添加 "debug" 参数时，例如：

optimize(constraints, objective, options, 'debug')

这样，当求解器被调用时，就会在命令行窗口中显示所有的约束条件和相关信息。

另外，你也可以使用YALMIP的"export"函数将求解问题导出为优化问题的标准格式，然后使用其他求解器来求解，这样你就可以查看导出的文件来获取约束的具体内容。

相关问题

matlab调用gurobi求解混合整数规划问题时，支持严格不等式的约束条件吗

在Gurobi中，可以支持严格不等式的约束条件。特别地，如果你的问题是混合整数线性规划（MILP）问题，那么你可以使用Gurobi的MATLAB接口来定义这样的约束条件。

在MATLAB中，你可以使用Gurobi的模型对象（`gurobi`）来定义问题和约束条件。对于一个基于Gurobi的MILP问题，你可以使用`addConstr`方法来添加约束条件。在添加约束条件时，你可以使用"<="、">="或"=="等符号来表示不等式、等式或者不等式约束条件。

例如，你可以使用以下代码来添加一个严格不等式约束条件：

model = gurobi(modelName);

x = addVar(model, 0, 10, 0, 'x');
y = addVar(model, 0, 10, 0, 'y');

addConstr(model, x + y <= 5);
addConstr(model, x - y >= 3); % 这里使用了严格不等式
addConstr(model, x + y >= 0);

setObjective(model, x + y, 'MINIMIZE');
optimize(model);

在这个例子中，第二个约束条件使用了严格不等式">="，但是Gurobi会自动将其转换为非严格不等式">=". 因此，你可以放心使用严格不等式约束条件来定义你的MILP问题。

用matlab调用cplex求解混合整数规划的例子

好的，下面是一个用matlab调用cplex求解混合整数规划的例子：

首先，需要定义目标函数和约束条件。假设我们要求解以下混合整数规划问题：

maximize 3x1 + 2x2
subject to
x1 + x2 <= 10
x1, x2 are integers

则可以在matlab中定义如下：

% 定义变量
x = intvar(2,1);

% 定义目标函数
obj = 3*x(1) + 2*x(2);

% 定义约束条件
constr = [x(1) + x(2) <= 10];

% 定义求解器
ops = cplexoptimset('cplex');

% 求解
[sol, fval, exitflag, output] = cplexmilp(obj, constr, [], [], [], [], ...
    [], [], [], [], ops);

其中，`intvar`是定义整数变量的函数，`obj`是目标函数，`constr`是约束条件，`ops`是求解器设置，`cplexmilp`是调用cplex求解混合整数规划的函数。

在定义完问题后，可以直接调用`cplexmilp`函数求解。

最后，可以通过`solution`结构体查看求解结果：

% 查看求解结果
if exitflag == 1
    fprintf('Optimal solution found\n');
    fprintf('x1 = %d\n',sol(1));
    fprintf('x2 = %d\n',sol(2));
    fprintf('Objective value = %.2f\n',fval);
else
    fprintf('Problem could not be solved\n');
end

如果求解成功，将会输出最优解和目标函数值；如果求解失败，将会输出“Problem could not be solved”。