MATLAB代码:% 定义约束条件 constraints = [];constraints = [constraints, sum(sum(x.*coverage)) <= S];报错:'constraint' 类型的操作数不支持运算符 '.*'。。如何修改
时间: 2024-02-01 09:13:56 浏览: 58
该错误是因为 `coverage` 可能不是一个数值矩阵,或者 `x` 和 `coverage` 的大小不一致。请确保 `coverage` 是一个数值矩阵,并且与 `x` 大小一致。
如果 `coverage` 不是一个数值矩阵,则需要将其转换为数值矩阵。例如,如果 `coverage` 是一个逻辑矩阵,可以使用以下代码将其转换为数值矩阵:
```
coverage = double(coverage);
```
如果 `x` 和 `coverage` 的大小不一致,则需要对它们进行相应的调整,以便可以使用 `.*` 运算符。例如,如果 `x` 是一个大小为 `m x n` 的矩阵,而 `coverage` 是一个大小为 `p x q` 的矩阵,并且你希望使用 `x` 和 `coverage` 的元素乘积来定义约束条件,则可以使用以下代码将 `coverage` 调整为与 `x` 大小一致:
```
coverage = imresize(coverage, [m, n]);
```
然后就可以使用 `.*` 运算符来定义约束条件了:
```
constraints = [constraints, sum(sum(x.*coverage)) <= S];
```
相关问题
% 读入数据data = load('DVD_orders.txt'); % 假设订单数据保存在DVD_orders.txt文件中[m, n] = size(data); % m表示订单数量,n表示DVD种类数量% 定义目标函数和变量f = zeros(n, 1); % 目标函数为满意度,初始化为0x = optimvar('x', n, 'LowerBound', 0, 'Type', 'integer'); % 定义购买数量变量x,必须为非负整数% 定义约束条件constraints = cell(m + 1, 1); % 初始化约束条件数组for i = 1:m di = sum(data(i, 2:end)); % 计算订单i的总需求量 ai = sum(x .* (data(i, 2:end) > 0)); % 计算订单i中每种DVD的现有数量之和 constraints{i} = sum(min(data(i, 2:end), x')) <= di + ai; % 订单i的约束条件endconstraints{m + 1} = sum(x) >= 0.8 * m; % 80%的订单需求得到满足% 定义问题problem = optimproblem('ObjectiveSense', 'maximize', 'Objective', f, 'Constraints', constraints);% 求解问题solver = 'intlinprog'; % 使用整数规划求解器[xsol, fval, exitflag] = solve(problem, 'Solver', solver);% 输出结果if exitflag == 1 % 求解成功 fprintf('购买数量:\n'); disp(xsol); fprintf('满意度:%.2f\n', fval);else % 求解失败 fprintf('求解失败!\n');end修改以上matlab中的代码,使其能够正确运行。
根据代码中的注释,变量 f 为目标函数,但是没有定义其具体形式。需要将目标函数的表达式添加到 problem 中。同时,约束条件中的最后一个条件应该改为 sum(x) >= 0.8 * m * n,因为每种 DVD 都需要满足 80% 的需求。
修改后的代码如下:
```
% 读入数据
data = load('DVD_orders.txt');
% 假设订单数据保存在DVD_orders.txt文件中
[m, n] = size(data); % m表示订单数量,n表示DVD种类数量
% 定义目标函数和变量
f = ones(n, 1); % 目标函数为满意度,初始化为1
x = optimvar('x', n, 'LowerBound', 0, 'Type', 'integer'); % 定义购买数量变量x,必须为非负整数
% 定义约束条件
constraints = cell(m + 1, 1); % 初始化约束条件数组
for i = 1:m
di = sum(data(i, 2:end)); % 计算订单i的总需求量
ai = sum(x .* (data(i, 2:end) > 0)); % 计算订单i中每种DVD的现有数量之和
constraints{i} = sum(min(data(i, 2:end), x')) <= di + ai; % 订单i的约束条件
end
constraints{m + 1} = sum(x) >= 0.8 * m * n; % 80%的订单需求得到满足
% 定义问题
problem = optimproblem('ObjectiveSense', 'maximize', 'Objective', f' * x, 'Constraints', constraints);
% 求解问题
solver = 'intlinprog'; % 使用整数规划求解器
[xsol, fval, exitflag] = solve(problem, 'Solver', solver);
% 输出结果
if exitflag == 1 % 求解成功
fprintf('购买数量:\n');
disp(xsol);
fprintf('满意度:%.2f\n', f' * xsol);
else % 求解失败
fprintf('求解失败!\n');
end
```
其中,f' * x 表示目标函数的值,即满意度。
x_Iij_square=sdpvar(32,N,'full');%电流平方 x_ui_square=sdpvar(33,N,'full');%电压平方 x_pij=sdpvar(32,N,'full');%线路有功功率 x_qij=sdpvar(32,N,'full');%线路无功功率 x_Pdg=sdpvar(3,N,'full');%dg功率 u_Pdg=binvar(3,N,'full');%dg出力状态 x_Pil=sdpvar(2,N,'full');%切负荷功率 u_Pil=binvar(2,N,'full');%切负荷状态 x0_ug=binvar(3,N,'full');%机组启动 x0_vg=binvar(3,N,'full');%机组停止 x_R=sdpvar(1,N,'full');%备用负荷 %% 定义约束条件 Constraints=[]; P_dg=sdpvar(33,24,'full');%将dg出力情况放入对应的节点 for i=1:33 if i==7 Constraints=[Constraints,P_dg(i,:)==x_Pdg(1,:)]; elseif i==24 Constraints=[Constraints,P_dg(i,:)==x_Pdg(2,:)]; elseif i==25 Constraints=[Constraints,P_dg(i,:)==x_Pdg(3,:)]; else Constraints=[Constraints,P_dg(i,:)==0]; end end P_il=sdpvar(33,24,'full');%将IL合同约束放入对应的节点 for i=1:33 if i==8 Constraints=[Constraints,P_il(i,:)==x_Pil(1,:)]; elseif i==25 Constraints=[Constraints,P_il(i,:)==x_Pil(2,:)]; else Constraints=[Constraints,P_il(i,:)==0]; end end Constraints=[Constraints,x_ui_square(1,:)==12.66^2]; %平衡节点每小时电压平方 Constraints=[Constraints,x_Iij_square>=0]; % Constraints=[Constraints,x_pij(1,:)>=0]; %% 支路欧姆定律 for r=1:32 Constraints=[Constraints,x_ui_square(Branch(r,2),:)-... x_ui_square(Branch(r,3),:)+(r_ij(r)^2+x_ij(r)^2)*x_Iij_square(r,:)-... 2*(r_ij(r)*x_pij(r,:)+x_ij(r)*x_qij(r,:))==0]; end %dg爬坡约束 for t=1:23 for i=1:3 Constraints=[Constraints,x_Pdg(i,t+1)-x_Pdg(i,t)<=vup]; Constraints=[Constraints,x_Pdg(i,t)-x_Pdg(i,t+1)<=vdn]; end end %IL合同约束 Constraints=[Constraints,0<=x_Pil<=Pilmax.*u_Pil]; %dg最小启停时间约束 for i=1:3 Constraints=[Constraints,consequtiveON([onoffhistory(i,:) u_Pdg(i,:)],Tmup)]; Constraints=[Constraints,consequtiveON(1-[onoffhistory(i,:) u_Pdg(i,:)],Tmd)]; end for t=2:N%公式7这段代码什么意思
这段代码是一个优化问题的约束条件部分,其中包含了电流、电压、线路功率、发电机功率、切负荷功率、机组启停状态和备用负荷等变量的定义。具体地,这些变量是通过 SDPVAR 和 BINVAR 进行定义的,SDPVAR 是用于定义实数型的优化变量,而 BINVAR 是用于定义二进制型的优化变量。Constraints 数组则是用于存储各种约束条件的,例如 DG 爬坡约束、IL 合同约束等等。最后,for 循环部分是对第二个时间步以及之后的时间步应用了“公式 7”。具体公式是什么需要查看其他部分的代码才能确定。
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