matlab调用gurobi

要在MATLAB中使用Gurobi，需要按照以下步骤进行安装和配置：

1. 下载并安装Gurobi Optimizer，官方网站为 https://www.gurobi.com/downloads/ 。确保选择与您的操作系统和MATLAB版本兼容的版本。

2. 注册Gurobi许可证，可以通过Gurobi网站的“许可证”页面来完成。

3. 在MATLAB中设置路径。使用addpath函数将Gurobi的MATLAB接口文件夹加入到MATLAB的搜索路径中，例如：

addpath('/Library/gurobi903/mac64/matlab');

4. 在MATLAB中调用Gurobi。在MATLAB中，可以通过调用gurobi函数来使用Gurobi求解器。可以使用gurobi函数来创建模型、添加变量和约束条件、设置目标函数和求解模型。

例如，以下代码是一个线性规划问题的MATLAB示例：

clear model;
model.A = sparse([1 2; 3 4; 5 6]);
model.obj = [1; 1];
model.rhs = [10; 20; 30];
model.sense = '>';
model.vtype = 'C';
params.outputflag = 0;
result = gurobi(model, params);

这会创建一个包含三个约束条件和两个变量的线性规划问题，并将其输入到Gurobi中进行求解。结果将存储在result结构体中。

相关问题

MATLAB调用gurobi

要在MATLAB中调用Gurobi，需要先安装Gurobi和MATLAB，并且将Gurobi添加到MATLAB的路径中。以下是一些基本的步骤：

1. 安装Gurobi软件和许可证。请参阅Gurobi官方网站获取更多信息。

2. 在MATLAB中设置Gurobi路径。在MATLAB命令窗口中输入以下命令：

   addpath('/path/to/gurobi/matlab');
   gurobi_setup;

这将添加Gurobi的MATLAB接口路径和启动Gurobi配置工具。

3. 在MATLAB中编写优化模型。可以使用Gurobi的MATLAB接口来定义和求解线性规划、整数规划、二次规划和混合整数规划问题。以下是一个简单的线性规划示例：

   % 定义变量和约束
   x = optimvar('x', 2, 'LowerBound', 0);
   c = [1; 2];
   A = [1 1; 1 -1];
   b = [2; 1];
   % 定义优化模型
   lp = optimproblem('ObjectiveSense', 'maximize');
   lp.Objective = c'*x;
   lp.Constraints.cons1 = A*x <= b;
   % 求解优化模型
   gurobi_options = optimoptions('gurobi', 'OutputFlag', 1);
   [sol, fval, exitflag, output] = solve(lp, 'options', gurobi_options);
   % 显示结果
   disp(sol.x);
   disp(fval);

这将定义一个包含两个变量和两个约束的线性规划问题，并使用Gurobi求解最大化目标函数c'*x的问题。

希望这些步骤能够帮助你在MATLAB中成功调用Gurobi。

matlab 调用gurobi

### 配置和使用Gurobi求解器

#### 安装与配置Gurobi
为了在MATLAB环境中利用Gurobi求解器，需先完成Gurobi软件包的安装以及相应环境变量设置。确保已下载并安装适合操作系统的Gurobi版本，并按照官方指南激活许可证。

#### 设置MATLAB路径
启动MATLAB之后，添加Gurobi库到MATLAB搜索路径中以便能够调用Gurobi函数。假设Gurobi被安装到了默认位置，则可以通过如下命令实现：

addpath('C:\gurobi952\win64\mat') % 调整此路径以匹配实际安装目录

上述语句应当放置于脚本开头处或是通过`startup.m`文件自动执行[^1]。

#### 使用YALMIP接口连接至Gurobi
一旦完成了基本设定，就可以借助YALMIP这一高级建模语言来构建优化模型并与Gurobi交互。下面展示了一个简单的线性规划例子说明如何创建模型、指定求解器参数并将任务提交给Gurobi处理：

% 创建一个新的YALMIP模型实例
sdpvar x y z;

% 构造目标函数最小化表达式
Objective = -(x + 2*y + 3*z);

% 添加约束条件
Constraints = [x >= 0, y >= 0, z >= 0];
Constraints = [Constraints; x + y + z <= 1];

% 解决方案选项配置
options = sdpsettings('solver', 'gurobi');

% 执行最优化运算
[sol, info] = optimize(Constraints, Objective, options);
disp(info); % 显示求解信息
if sol.problem == 0
    fprintf('Optimal solution found.\n');
else
    fprintf('Problem not solved successfully. Error code: %d\n', sol.problem);
end

这段代码片段展示了怎样定义决策变量、设立目标函数及附加不等式形式的限制条款；同时也指定了采用Gurobi作为后台计算引擎，并打印最终的结果状态码供进一步分析之用[^2]。