模型中存在0-1变量,如何求得此时的对偶变量
时间: 2024-05-25 20:16:30 浏览: 217
求解0-1变量的对偶问题需要使用混合整数线性规划(MILP)求解器,其中包含了求解对偶问题的功能。具体步骤如下:
1. 将原问题转化为标准形式,包括目标函数和约束条件。
2. 根据对偶理论,将原问题的目标函数和约束条件进行转化,得到对偶问题的目标函数和约束条件。
3. 将对偶问题转化为标准形式,并设置求解器的参数,包括选择适当的求解算法、设置求解时间限制等。
4. 调用求解器求解对偶问题,得到对偶变量的取值。
需要注意的是,由于0-1变量在求解过程中会涉及到整数规划问题,因此求解对偶问题可能会比较复杂和耗时。此外,求解器的选择和参数设置也会对求解结果产生影响,需要根据具体问题的特点进行选择和调整。
相关问题
yalmip中使用cplex求解器求解出清模型中存在0-1变量的对偶变量
在yalmip中,可以使用以下代码将求解器设置为cplex:
```matlab
sdpsettings('solver','cplex')
```
对于存在0-1变量的对称模型,可以使用以下代码在求解后获取对偶变量:
```matlab
optimize(constraints,objective);
duals = dual(constraints);
```
其中,`constraints`表示约束条件,`objective`表示目标函数。`optimize`函数用于求解问题,`dual`函数用于获取对偶变量。
yalmip中使用cplex求解模型中存在0-1变量的对偶变量,并且通过对偶变量求解出清价格,举例解释
假设有一个线性规划模型,其中包含0-1变量,且需要求解对偶问题并计算出对应的最优值和对应的原问题的最优解。
我们可以使用YALMIP这个MATLAB工具箱来实现这个过程。假设我们已经定义了线性规划模型为LP,我们可以使用以下代码来求解对偶问题:
```matlab
options = sdpsettings('solver','cplex');
dualLP = dual(LP);
[sol,value] = solve(dualLP, options);
```
在这里,我们使用了Cplex求解器来求解对偶问题,并将求解器选项传递给YALMIP的`sdpsettings`函数。然后,我们使用`dual`函数来生成对偶问题,并使用`solve`函数来求解对偶问题,并将结果存储在`sol`和`value`变量中。
接下来,我们可以使用以下代码来计算对应的原问题的最优解:
```matlab
clear model
model.obj = LP.f';
model.A = [LP.A LP.b];
model.sense = '<';
model.vtype = repmat('C',1,length(LP.f));
model.vtype(LP.integer_var)=repmat('B',1,length(LP.integer_var));
clear params
params.outputflag = 0;
res = cplexmilp(model.f,model.A,model.sense,model.b,[],[],[],[],[],model.vtype,params);
orig_value = res.objval;
```
在这里,我们首先将线性规划模型转换为Cplex MILP模型,并使用`cplexmilp`函数求解该模型。然后,我们可以从求解器结果中提取出原问题的最优解。
最后,我们可以使用以下代码来计算出清价格:
```matlab
clear model
model.A = [LP.A LP.b];
model.obj = -sol;
model.sense = '>';
model.vtype = repmat('C',1,length(LP.f));
model.vtype(LP.integer_var)=repmat('B',1,length(LP.integer_var));
clear params
params.outputflag = 0;
res = cplexmilp(model.f,model.A,model.sense,model.b,[],[],[],[],[],model.vtype,params);
clear model
clear params
clear LP
clear dualLP
clear sol
clear value
clear res
clear options
clearvars -except orig_value
```
在这里,我们首先定义了一个新的线性规划模型,其中目标函数为对偶变量的相反数,并且约束条件为对偶问题的约束条件的转置。我们然后使用`cplexmilp`函数求解该模型,并从求解器结果中提取出对应的最优解。这个最优解就是对应的清算价格。
综上所述,我们可以使用YALMIP和Cplex求解器来求解模型中存在0-1变量的对偶问题,并通过对偶变量求解出清算价格。
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