用yalmip生成一段约束条件是非凸二次的代码

可以使用以下YALMIP代码来生成一段约束条件，用于非凸二次优化：A = sdpvar(n,n);
b = sdpvar(n,1);F = [A>=0;
A*b == 1;
A(:,1) + b' == 1;
A(1,:) + b == 1];optimize(F,sum(sum(A.*A)))

相关问题

用yalmip写一段路径规划的代码

好的，我会为您解答。

首先，您需要了解yalmip是一个MATLAB的建模工具箱，用于数学建模和优化。接下来，我将为您提供一个简单的路径规划的代码示例。

假设我们需要在平面直角坐标系上规划一条路径，让机器人从起点(0, 0)走到终点(5, 7)，避开障碍物。我们可以建立一个二次规划模型，通过优化该模型来求解最优路径。

具体步骤如下：

1.引入yalmip工具箱和MATLAB优化工具箱

addpath(genpath('yalmip/'));
addpath(genpath('optim/'));

2.定义问题变量

x = sdpvar(2, 10);     % 定义10个路径点，每个点有2个坐标
u = binvar(10, 1);     % 定义10个二进制变量，表示哪些路径点被选择

3.定义问题约束

% 确定起点和终点
constr = [x(:, 1) == [0; 0], x(:, 10) == [5; 7]];

% 障碍物
obs1 = [2; 2];          % 第一个障碍点
obs2 = [4; 4];          % 第二个障碍点

% 避开障碍物
constr = [constr, norm(x(:, 2) - obs1) >= 1, norm(x(:, 3) - obs2) >= 2];

% 最小路径长度
constr = [constr, norm(x(:, 1) - x(:, 2)) >= 0.5, norm(x(:, 2) - x(:, 3)) >= 0.5, ...];

4.定义优化目标

% 最小化路径长度
obj = norm(x(:, 1) - x(:, 2)) + norm(x(:, 2) - x(:, 3)) + ... + norm(x(:, 9) - x(:, 10));

5.求解模型

options = sdpsettings('verbose', 0, 'solver', 'quadprog');
result = optimize(constr, obj, options);

if result.problem == 0
    % 解决成功
    path = zeros(2, 10);
    for i = 1: 10
        path(:, i) = value(x(:, i));
    end
    disp(path)
else
    % 解决失败
    disp('无法找到合法路径！');
end

以上就是用yalmip进行路径规划的简单示例代码。当然，实际问题中，更复杂的模型和约束条件需要根据实际情况进行设计和优化。

yalmip机组爬坡约束代码

以下是一个基于YALMIP的机组爬坡约束代码示例：

% 定义变量
P_max = 100; % 最大功率
P_min = 0; % 最小功率
P = sdpvar(1,1); % 机组出力

% 定义约束条件
ramp_rate = 20; % 爬坡率为20MW/min
t = 1; % 每分钟
P_prev = 50; % 上一时刻功率为50MW
ramp_up = (P - P_prev) <= ramp_rate * t; % 爬坡限制
ramp_down = (P_prev - P) <= ramp_rate * t; % 降坡限制

% 定义目标函数
objective = P;

% 解决问题
constraints = [P >= P_min, P <= P_max, ramp_up, ramp_down];
options = sdpsettings('verbose',0);
optimize(constraints, objective, options);

% 输出结果
P_optimal = value(P);
disp(['最优出力为：' num2str(P_optimal) ' MW']);

在上面的代码中，我们使用了SDP变量定义了机组出力变量，并定义了最大和最小功率的限制条件。接下来，我们使用爬坡速率约束来限制机组出力的变化速率。最后，我们定义了目标函数并使用优化函数求解问题。最后，我们输出了最优解。