混合随机鲁棒代码
时间: 2023-07-03 10:22:11 浏览: 36
以下是一个使用MATLAB的混合随机鲁棒求解器求解优化问题的示例代码:
```matlab
% 定义随机变量和概率分布函数
n = 10;
mu = 0;
sigma = 1;
x = normrnd(mu,sigma,n,1);
% 定义鲁棒部分
A = randn(5,n);
b = randn(5,1);
x_min = -1;
x_max = 1;
x_l = x_min*ones(n,1);
x_u = x_max*ones(n,1);
robust_obj = @(x) sum(x);
% 定义随机部分
rand_obj = @(x) -mean(x);
rand_constr = @(x) var(x) <= 1;
% 求解混合随机鲁棒问题
opts = optimoptions('hybridstochrobust');
opts.Display = 'iter';
[x,fval,exitflag,output] = hybridstochrobust(@(x)robust_obj(x)+rand_obj(x),...
[robust_constr(x,A,b,x_l,x_u),rand_constr(x)],[],[],[],[],[],[],opts);
```
在以上代码中,随机变量x是一个服从均值为mu,标准差为sigma的正态分布的n维向量。鲁棒部分包括线性约束A*x<=b和变量x的范围约束x_min<=x<=x_max,目标函数为sum(x)。随机部分包括目标函数的样本均值和样本方差,目标函数为-mean(x),约束条件为var(x)<=1。
最后使用MATLAB的混合随机鲁棒求解器hybridstochrobust求解混合随机鲁棒问题,得到优化变量x,目标函数值fval,退出标志exitflag和优化器输出output。