用matlab调用Yalmip求解混合整数规划的例子

好的，下面是一个用matlab调用Yalmip求解混合整数规划的例子：

首先，需要定义目标函数和约束条件。假设我们要求解以下混合整数规划问题：

maximize 3x1 + 2x2
subject to
x1 + x2 <= 10
x1, x2 are integers

则可以在matlab中定义如下：

% 定义变量
x = intvar(2,1);

% 定义目标函数
obj = 3*x(1) + 2*x(2);

% 定义约束条件
constr = [x(1) + x(2) <= 10];

% 定义求解器
ops = sdpsettings('solver','gurobi');

% 求解
sol = optimize(constr,obj,ops);

其中，`intvar`是定义整数变量的函数，`obj`是目标函数，`constr`是约束条件，`ops`是求解器设置，`optimize`是求解函数。

在定义完问题后，可以直接调用`optimize`函数求解。

最后，可以通过`solution`结构体查看求解结果：

% 查看求解结果
if sol.problem == 0
    fprintf('Optimal solution found\n');
    fprintf('x1 = %d\n',value(x(1)));
    fprintf('x2 = %d\n',value(x(2)));
    fprintf('Objective value = %.2f\n',value(obj));
else
    fprintf('Problem could not be solved\n');
end

如果求解成功，将会输出最优解和目标函数值；如果求解失败，将会输出“Problem could not be solved”。