matlab gurobi非线性

Mat是一个功能强大的数值计算和科学工程软件，它提供了一些函数来处理非线性优化问题。当目标函数为非线性时，Matlab要求函数为凸函数，即矩阵Q为半正定矩阵（PSD），否则会报错，显示"Objective Q not PSD"，问题无法求解。

对于非线性优化问题，可以使用YALMIP和Gurobi这两个工具来解决。YALMIP是一种高级建模语言，可以调用多种优化求解器，包括Gurobi。你可以通过在Matlab中安装YALMIP和Gurobi来配置求解器环境。

安装YALMIP的步骤如下：
1. 解压下载的安装包。
2. 将对应的文件放到Matlab路径中。
3. 设置路径->添加并包含子文件夹->找到YALMIP文件夹->保存。

安装和调试Gurobi的步骤如下：
1. 注册Gurobi账号。
2. 登录Gurobi官网，选择下载并安装Gurobi Optimizer。
3. 同意用户许可，选择合适的版本安装。
4. 避免安装在默认账户名的电脑上，例如"Administor"，并重启电脑。
5. 在Windows 10中搜索输入许可证申请并运行命令，或者在命令行中输入许可证并回车。
6. 添加路径，操作同YALMIP的设置路径。

验证Gurobi配置是否成功的方法是在Matlab中运行"yalmiptest"命令，找到GUROBI所在行，检查最后一列是否为"found"。如果是，则表示Gurobi配置成功，可以在Matlab中调用它来求解非线性优化问题。

相关问题

gurobi求解非线性规划matlab

Gurobi是一个优秀的数学规划求解器，它在求解非线性规划方面也有很高的能力。然而，需要注意的是，Gurobi在非线性规划方面只支持二次规划，包括凸规划、二阶锥规划和目标函数或约束条件中包含二次函数的问题。如果您的问题涉及更高次数的非凸规划或非二阶锥规划，您可能需要考虑使用其他求解器。

在MATLAB中，您可以使用内置的fmincon函数来求解非线性规划问题。fmincon函数采用的是一些可以近似为凸规划问题的算法，如内点法、信赖域法和序列二次规划法。这些算法的核心思想是将原问题近似为一个凸规划问题来求解。

另外，如果您对MATLAB不熟悉或需要更专业的求解器，您也可以考虑使用其他常用的求解器，如lingo和Mosek。lingo具有简单的语法和易于上手的特点，通过solver中的options可以方便地对求解进行设置，并且支持非线性和非凸问题的求解。Mosek也是一个被广泛使用的求解器，它在处理非线性规划问题方面具有很高的性能。

总结起来，如果您希望用Gurobi求解非线性规划问题，您需要确保您的问题是二次规划问题或满足Gurobi的支持条件。如果您需要使用MATLAB，您可以使用其内置的fmincon函数来求解非线性规划问题。另外，您还可以考虑使用其他专业的求解器，如lingo和Mosek，来获得更好的求解效果。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [非线性规划求解器 Lingo, Matlab 使用心得，及使用的求解算法](https://blog.csdn.net/robert_chen1988/article/details/96915655)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]

gurobi求解线性规划matlab案例

引用\[2\]中提供了一个使用Gurobi求解线性规划的Matlab案例。这个案例中，目标函数为minf(x)=x^2+x*y+y^2+y*z+z^2+2*x，约束条件为x+2*y+3*z>=4，x+y>=1，x>=0，y>=0，z>=0。通过调用Gurobi的函数进行求解，得到了最优解和目标函数的值。

在这个案例中，使用了Gurobi Optimizer version 9.5.2进行求解，使用了4个线程进行计算。通过对模型进行预处理，移除了一些冗余的约束和变量。最终得到了一个包含2个约束、2个变量和4个非零元素的模型。

根据这个案例，你可以参考其中的代码和参数设置，使用Gurobi来求解你自己的线性规划问题。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [MATLAB 利用YALMIP+Gurobi 求解线性规划 -多无人机扫描覆盖](https://blog.csdn.net/weixin_45738823/article/details/123158016)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [gurobi+matlab 简单QP学习记录](https://blog.csdn.net/qq_42477413/article/details/110119977)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [【数学建模】Python+Gurobi——零基础学优化建模线性规划模型（LP）](https://blog.csdn.net/m0_73907476/article/details/127422807)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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