clc clear y = [30, 60, 120, 480, 120, 255]; % 创建变量和约束 x = optimvar('x', 6, 'LowerBound', 0, 'Type', 'integer'); con1 = [x(1)*9 >= y(1); x(1)*9 + x(2)*6 >= y(1) + y(2); x(1)*9 + x(2)*6 + x(3)*4 >= y(1) + y(2) + y(3); x(1)*9 + x(2)*6 + x(3)*4 + x(4)*6 >= y(1) + y(2) + y(3) + y(4); x(1)*9 + x(2)*6 + x(3)*4 + x(4)*6 + x(5)*4 >= y(1) + y(2) + y(3) + y(4) + y(5); x(1)*9 + x(2)*6 + x(3)*4 + x(4)*6 + x(5)*4 +x(6)*8.5 >= y(1) + y(2) + y(3) + y(4) + y(5) + y(6)]; con2 = [x(1)*9 -9 <= y(1); x(1)*9 + x(2)*6 - 6 <= y(1) + y(2); x(1)*9 + x(2)*6 + x(3)*4 -4 <= y(1) + y(2) + y(3); x(1)*9 + x(2)*6 + x(3)*4 + x(4)*6 - 6 <= y(1) + y(2) + y(3) + y(4); x(1)*9 + x(2)*6 + x(3)*4 + x(4)*6 + x(5)*4 - 4 <= y(1) + y(2) + y(3) + y(4); x(1)*9 + x(2)*6 + x(3)*4 + x(4)*6 + x(5)*4 +x(6)*8.5- 8.5 <= y(1) + y(2) + y(3) + y(4)]; % 创建问题 prob = optimproblem; prob.Constraints.con1 = con1; prob.Constraints.con2 = con2; % 定义目标函数 obj = x(1) + x(2) + x(3) + x(4) + x(5) + x(6); prob.Objective = obj; % 求解问题 [sol, fval] = solve(prob); % 输出结果 x_values = sol.x; disp('x(1)的值:'); disp(x_values(1)); disp('x(2)的值:'); disp(x_values(2)); disp('x(3)的值:'); disp(x_values(3)); disp('x(4)的值:'); disp(x_values(4));这段代码跑出来显示错误使用 optim.problemdef.OptimizationExpression/horzcat 无法从 logical 转换为 OptimizationExpression。 出错 Untitled2 (line 12) con2 = [x(1)*9 -9 <= y(1);,请帮我纠正问题

时间: 2023-09-27 15:06:07 浏览: 143
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clc.zip_XH6V_linux clc headers_zip

根据错误提示,问题出在第12行的con2约束中。在Matlab中,用方括号[]创建约束是将多个约束水平组合成一个向量,但是你在第12行中使用了逗号分隔符,这导致了con2被视为逻辑向量而不是OptimizationExpression。你可以将方括号[]替换为竖线符号|,这将创建一个垂直的向量,从而解决这个问题。修改后的代码如下所示: ```matlab clc clear y = [30, 60, 120, 480, 120, 255]; % 创建变量和约束 x = optimvar('x', 6, 'LowerBound', 0, 'Type', 'integer'); con1 = [x(1)*9 >= y(1); x(1)*9 + x(2)*6 >= y(1) + y(2); x(1)*9 + x(2)*6 + x(3)*4 >= y(1) + y(2) + y(3); x(1)*9 + x(2)*6 + x(3)*4 + x(4)*6 >= y(1) + y(2) + y(3) + y(4); x(1)*9 + x(2)*6 + x(3)*4 + x(4)*6 + x(5)*4 >= y(1) + y(2) + y(3) + y(4) + y(5); x(1)*9 + x(2)*6 + x(3)*4 + x(4)*6 + x(5)*4 +x(6)*8.5 >= y(1) + y(2) + y(3) + y(4) + y(5) + y(6)]; con2 = [x(1)*9 -9 <= y(1) | x(1)*9 + x(2)*6 - 6 <= y(1) + y(2) | x(1)*9 + x(2)*6 + x(3)*4 -4 <= y(1) + y(2) + y(3) | x(1)*9 + x(2)*6 + x(3)*4 + x(4)*6 - 6 <= y(1) + y(2) + y(3) + y(4) | x(1)*9 + x(2)*6 + x(3)*4 + x(4)*6 + x(5)*4 - 4 <= y(1) + y(2) + y(3) + y(4) | x(1)*9 + x(2)*6 + x(3)*4 + x(4)*6 + x(5)*4 +x(6)*8.5- 8.5 <= y(1) + y(2) + y(3) + y(4)]; % 创建问题 prob = optimproblem; prob.Constraints.con1 = con1; prob.Constraints.con2 = con2; % 定义目标函数 obj = x(1) + x(2) + x(3) + x(4) + x(5) + x(6); prob.Objective = obj; % 求解问题 [sol, fval] = solve(prob); % 输出结果 x_values = sol.x; disp('x(1)的值:'); disp(x_values(1)); disp('x(2)的值:'); disp(x_values(2)); disp('x(3)的值:'); disp(x_values(3)); disp('x(4)的值:'); disp(x_values(4)); ``` 希望这能帮到你!
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%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 本程序的目的是设计控制器u,确保变量x能够很好地跟踪期望位移xr和期望速度dxr clc; clear all; k2=2; %%%%%%%%%%%%%% 经验值,个人根据经验值自己设定 %%%%%%%%%%%%%%%%%% 仿真步长、采样间隔 ts=0.1; TT=40; iter=TT/ts; % %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 参考位移、速度、加速度 % xr=zeros(1,iter); % dxr=zeros(1,iter); % ddxr=zeros(1,iter); % x=zeros(2,iter); %%%%%%%%%%%%%%%% 定义变量x为3维 x_0=[0;0;0]; x_1=[-1000;0;0]; x_2=[-2000;0;0]; %%%%%%%%%%%%%%%% 变量x的初值 % % % u=zeros(1,iter); %%%%%%%%%%%%%%%% 控制器 % %% 参数 L=1000; %%%%安全距离 g=9.8; h_0=200; j_0=80; m0=500000; a0=1; b0=0.3; c0=0.05; l0 = randi([0, 2000],1); R= randi([300,1000]); lambda = 0.01; % 指数分布的参数,可以根据需要调整 R = round(max(300, exprnd(1/lambda))); % 生成符合指数分布的随机数,并将其四舍五入为整数,同时限制其最小值为300 p = 0.8; % 0出现的概率为0.5,可以根据需要调整 l0 = binornd(1, p)*(randi([0, 200]) + 1); % 生成符合二项分布的随机数,如果随机数为0,则将其设置为1,然后再乘以一个随机数,在0到200之间变化 aerfa0=0.000001; w0_max=2500000; w0_min=-2500000; angle0=rand*pi/180; U0=10^7; E0=10^5; beta0=6; q0=77; p0=79; time=zeros(1,iter); for k=1:iter time(k)=k*ts; %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 参考位移、速度、加速度 time_points=0:TT/40:TT; velocity_points=[0, 6, 12, 17, 22, 27, 32, 37, 41, 45,... 48, 51, 54, 57, 60, 62.5, 62.5, 62.5, 62.5, 61.5,... 62.2, 62.4, 62.4, 62.5, 60, 57, 54, 51, 48, 47,... 45, 40, 35, 30, 28, 26, 24, 22, 19, 10, 0]; dxr(k)=interp1(time_points,velocity_points,time(k),'spline'); if k<2 xr(k)=0; ddxr(k)=0; else xr(k)=xr(k-1)+ts*dxr(k); ddxr(k)=(dxr(k)-dxr(k-1))/ts; end

请解释分析下面这段程序:%%%通过合作方式最优竞标%%% %%%目的是得到参考节点边际电价,以作为参考报价%%% clear clc load data_potential_DA %决策变量 pi_DA=sdpvar(4,96);%投标决策 S=sdpvar(4,96);%广义储能设备电量 Pg=sdpvar(10,96);%发电商分段电量 Pf=sdpvar(7,96);%馈线功率 Pch=sdpvar(4,96);%各充电站出清充电电量 Pdis=sdpvar(4,96);%各充电站出清放电电量 Lagrant_balance=sdpvar(7,96);%功率平衡约束的拉格朗日乘子 DLMP=Lagrant_balance/0.25;%配电网节点边际电价 Lagrant_G=sdpvar(1,96);%平衡节点拉格朗日乘子 Lagrant_G_left=sdpvar(10,96);%发电商电量下界 Lagrant_G_right=sdpvar(10,96);%发电商电量上界 b_Lagrant_G_left=binvar(10,96);%发电商电量下界布尔变量 b_Lagrant_G_right=binvar(10,96);%发电商电量上界布尔变量 Lagrant_L_left=sdpvar(7,96);%线路功率下界 Lagrant_L_right=sdpvar(7,96);%线路功率上界 b_Lagrant_L_left=binvar(7,96);%线路功率上界布尔变量 b_Lagrant_L_right=binvar(7,96);%线路功率下界布尔变量 Lagrant_ch_left=sdpvar(4,96);%充电站充电功率下界 Lagrant_ch_right=sdpvar(4,96);%充电站充电功率上界 b_Lagrant_ch_left=binvar(4,96);%充电站充电功率下界布尔变量 b_Lagrant_ch_right=binvar(4,96);%充电站充电功率上界布尔变量 Lagrant_dis_left=sdpvar(4,96);%充电站放电功率下界 Lagrant_dis_right=sdpvar(4,96);%充电站放电功率上界 b_Lagrant_dis_left=binvar(4,96);%充电站放电功率下界布尔变量 b_Lagrant_dis_right=binvar(4,96);%充电站放电功率上界布尔变量 %基本参数 Link=zeros(24,96);%时段换算矩阵(日前1h换算为实时15min) for i=1:24 Link(i,4*i-3:4*i)=1; end Loadcurve=[0.955391944564747,0.978345604157644,1,0.995019488956258,0.972932005197055,0.970333477695972,0.930489389346037,0.890428757037679,0.902771762667822,0.941966219142486,0.911000433087917,0.862061498484192,0.840190558683413,0.831095712429623,0.756604590731919,0.671719359029883,0.611520138588133,0.582936336076224,0.572542226071893,0.574707665656128,0.587267215244695,0.644218276310091,0.755521870939801,0.884798614118666]; Loadcurve=Loadcurve*Link;%换成96个时段 PL_base=[5.704;5.705;5.631;6.518;4.890;5.705;5.847]*1000;%负荷分布 PL=PL_base*Loadcurve;%基础负荷(负荷曲线从08:00开始算起,即第9个时段) Pf_limit=1000*[40,40,40,40,40,40,40]';%馈线功率限制 Pg_step=1000*[20,5,3,2,2,2,2,2,2,100]';%报价区间 Price_DSO=[3:12]'*0.1;%分段电价 Pchmax=[Forecast_CS1(1,1:96);Forecast_CS2(1,1:96);Forecast_CS3(1,1:96);Forecast_CS4(1,1:96)];%充电站充电报量上限 Pdismax=[Forecast_CS1(2,1:96);Forecast_CS2(2,1:96);Forecast_CS3(2,1:96);Forecast_CS4

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