matlab 用cplex

MATLAB是一种常用的科学计算软件，可用于数学、工程和科学等领域的计算。YALMIP是MATLAB中的一个优化建模工具箱，它可以帮助用户以一种简单易用的方式来建模和求解各种数学优化问题。CPLEX是一种商业化的数学优化软件，它可以用于解决大规模线性规划、整数规划、混合整数规划等问题。在MATLAB中使用YALMIP可以轻松地调用CPLEX求解各种数学优化问题。

相关问题

matlab配置cplex

要配置MATLAB使用CPLEX，可以按照以下步骤进行操作：
1. 下载并安装MATLAB软件。确保使用的是符合要求的版本。
2. 下载Yalmip程序包和Cplex程序包，并解压缩这两个程序包。
3. 复制解压后的Yalmip和Cplex程序包到MATLAB安装路径的toolbox文件夹中，例如：“\MATLAB\toolbox”。
4. 打开MATLAB软件，进入设置路径的选项，点击“添加并包含子文件夹”按钮，在弹出的对话框中选择解压后的Yalmip和Cplex程序包所在的文件夹，并点击“保存”。
5. 在MATLAB的命令行窗口输入“help Cplex”，如果没有报错，则表示配置完成。

另外，根据引用和引用的内容，还可以进行如下配置：
1. 打开MATLAB软件，在路径设置中添加CPLEX安装目录下的cplex\matlab文件夹，并保存退出。
2. 按照引用的描述，将Yalmip程序包放在MATLAB的toolbox文件夹中。

以上是配置MATLAB使用CPLEX的方法。配置完成后，您可以使用MATLAB进行相关的计算和优化操作。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>

matlab用cplex求多机组最小成本

在多机组最小成本问题中，我们需要在决策变量的可行解空间里找到一组最优解，使得目标函数尽可能取得极值。对于混合整数规划，常用的方法有分支定界法，benders分解等。而在MATLAB中，我们可以按照程序规范编写程序化模型，调用CPLEX求解器进行求解。具体步骤可以参考以下代码：

1. 定义决策变量和目标函数：

x = binvar(N,T,'full'); % N为机组数量，T为时间段数
f = sum(sum(c.*x)) + sum(sum(h.*y)); % c为煤耗成本，为启停成本，y为启停状态

2. 添加约束条件：

% 机组出力约束
for i = 1:N
    for t = 1:T
        Pmin = Pmin_all(i,t);
        Pmax = Pmax_all(i,t);
        M = M_all(i,t);
        F = F_all(i,t);
        P = P_all(i,t);
        if t == 1
            % 初始状态
            con = [P == x(i,t)*Pmax];
        else
            % 非初始状态
            con = [P == x(i,t)*Pmax + (1-x(i,t))*Pmin];
            con = [con, P == P_all(i,t-1) + M*(x(i,t)-x(i,t-1)) - F*(x(i,t-1)-x(i,t))];
        end
        Constraints = [Constraints, con];
    end
end

% 电力平衡约束
for t = 1:T
    con = [sum(P_all(:,t)) == D(t)];
    Constraints = [Constraints, con];
end

% 启停约束
for i = 1:N
    for t = 1:T
        if t == 1
            % 初始状态
            con = [y(i,t) == x(i,t)];
        else
            % 非初始状态
            con = [y(i,t) >= x(i,t) - x(i,t-1)];
            con = [con, y(i,t) >= x(i,t-1) - x(i,t)];
            con = [con, y(i,t) <= x(i,t) + x(i,t-1)];
            con = [con, y(i,t) <= 1 - (1-x(i,t))*(1-x(i,t-1))];
        end
        Constraints = [Constraints, con];
    end
end

3. 调用CPLEX求解器：

ops = sdpsettings('solver','cplex');
sol = optimize(Constraints,f,ops);

通过以上步骤，我们可以得到机组各时段启停计划、机组各时段最优出力，以及内含的各时段的直流潮流等信息。