MATLAB中退出程序及COIN-OR Cbc求解器应用指南

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在MATLAB中退出正在运行的程序代码是一个相对直接的过程,但当涉及到调用外部求解器,如CBC (COIN-OR Branch-and-Cut)时,就需要使用特定的方法来确保程序正确地结束。CBC是一个用C++编写的开源求解器,专门用于解决混合整数线性规划问题,是COIN-OR (Computational Infrastructure for Operations Research) 项目的一部分。在MATLAB中使用CBC求解器通常涉及到以下几个方面: 1. 安装和配置CBC求解器 首先,确保CBC求解器已经在您的系统中正确安装,并且MATLAB能够识别到它的路径。CBC求解器是一个独立的可执行文件,可以被MATLAB通过系统调用命令来运行。安装CBC后,需要在MATLAB中设置环境变量或使用addpath函数将其所在路径添加到MATLAB的搜索路径中。 2. 调用CBC求解器的方法 在MATLAB中,可以使用system函数或dos函数来调用外部程序。由于CBC是一个可执行文件,通常选择使用system函数。例如: ```matlab [status, cmdout] = system('cbc inputfile'); ``` 这里,'cbc inputfile'是调用CBC求解器的命令,inputfile是要解决的线性规划问题的文件。status变量将包含退出代码,用来判断程序是否成功执行。 3. 如何退出正在运行的CBC程序 如果在MATLAB中运行CBC时需要提前退出,可以通过几种方式来实现: - 使用MATLAB的任务管理器。在MATLAB的编辑器中,可以通过点击工具栏的“停止”按钮来停止正在运行的代码。 - 如果CBC是在命令行窗口中运行的,可以强制关闭这个窗口。 - 如果CBC是通过一个命令在MATLAB中调用的,可以通过system函数调用其他命令来停止它,比如向CBC进程发送一个中断信号。但这种方法通常需要知道CBC进程的PID(进程标识符),并在操作系统层面上进行操作。 4. 管理CBC求解器的资源 CBC求解器在运行时可能会消耗大量的计算资源。MATLAB提供了一些工具来监控和管理内存和CPU资源,例如通过设置内存限制或指定使用特定数量的CPU核心。 5. CBC求解器的优化 CBC提供了丰富的命令行参数来控制求解过程,包括算法的选择、时间限制、输出选项等。熟悉这些参数有助于提高求解效率。在MATLAB中,可以通过构造一个完整的命令字符串来利用这些参数,例如: ```matlab command = 'cbc -maxtime 60 inputfile'; [status, cmdout] = system(command); ``` 这里设置了求解器最大运行时间为60秒。 6. 与CBC求解器的接口 MATLAB提供了多种方式与CBC求解器交互,比如直接读取求解器的输出结果,或在MATLAB中构建问题并传递给CBC。对于后者,可以使用MATLAB的优化工具箱函数,如linprog、intlinprog等,构建问题,然后使用 CBC作为求解器选项。例如: ```matlab f = [-1;-2]; % 目标函数系数 A = [1, 1; 1, -1; -1, 0]; % 约束矩阵 b = [2; 2; 0]; % 约束值 lb = [0; -Inf]; % 变量下界 ub = [Inf; Inf]; % 变量上界 intcon = 2; % 第二个变量为整数变量 options = optimoptions('intlinprog','Display','off','Algorithm','dual-simplex'); [x,fval,exitflag,output] = intlinprog(f,intcon,A,b,lb,ub,[][],options); ``` 在这个例子中,我们使用了MATLAB内置的intlinprog函数,并将CBC设置为使用的求解器。需要确保CBC与intlinprog兼容。 7. 其他注意事项 当使用CBC求解器时,了解其文档非常重要,文档会详细说明每个命令行参数的作用。CBC的官方文档和资源可以通过其官方网站或GitHub页面获得。 总结来说,通过MATLAB使用CBC求解器需要对MATLAB和CBC的使用有一定的了解,包括如何正确设置环境、调用外部求解器、处理求解过程中的中断和资源管理等。正确地掌握这些知识将有助于有效地解决混合整数线性规划问题。

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clc; clear all; [filename,pathname]=uigetfile({'*.jpg;*.tif;*.png;*gif','all imagine files';'*.*','all files'},'select your photo'); path=[pathname,filename]; image=imread(path); % axes(handles.photo); imshow(image);%显示图片 %image processing I=rgb2gray(image); I=rangefilt(I);%滤波 background = imopen(I,strel('disk',11));%使用形态学开来估计背景 I2 = I-background;%从原始图像减去背景图像 I3 = imadjust(I2);%增强对比度 bw = imbinarize(I3);%阈 值图像 bw = bwareaopen(bw,160);%降噪150,160 bw=edge(bw,'canny'); %边缘检测 %bw=1-bw; % axes(handles.a1); imshow(bw); %se=strel('disk',13);%15 se=strel('square',15);%15 bw1=imclose(bw,se);%闭 bw2=imdilate(bw1,se);%膨胀 bw2=imerode(bw2,se);%腐蚀 bw3=imfill(bw2,'holes'); % axes(handles.a2); imshow(bw3); %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %circle detection rmin = 20; rmax = 2500; radiusRange=[rmin rmax]; [center, rad] = imfindcircles(bw3,radiusRange,'EdgeThreshold',0.13);%检测灵敏度(边缘渐变阈值)0.3 display(center); display(rad); % axes(handles.a3); imshow(bw3); viscircles(center, rad,'Color','b'); %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %initialize the number of coins one=0; half=0; little=0; %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %coin recognition [m,n]=size(rad); num=m; i=1; j=num; min=rad(i); max=rad(j); while i<=j if rad(i)<rad(j) if rad(i)<min min=rad(i); else if rad(j)<max max=rad(j); end end else if rad(j)<min min=rad(j); else if rad(i)<max max=rad(i); end end end i=i+1; j=j-1; end sum=0; for i=1:num sum=rad(i)+sum; end % ave=(sum-(min+max))/(num-2); ave = sum/num; for i=1:num if 0.6<(rad(i)/ave)&&(rad(i)/ave)<1.5 if rad(i)>ave one=one+1; else if 0.93<(rad(i)/ave) && rad(i)<=ave half=half+1; else little = little+1; end end end end %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %display results sum=half*0.5+one+little*0.1; one half little sum这段代码什么意思