『实践』Yalmip建模+Cplex类求解
Yalmip建模+Cplex类求解(文末附程序、文章和算例)
一、缘由
Yalmip只能设置部分Cplex的参数,所以需要调用Cplex类。而且optimize是Yalmip提供的常用函数,但此函数的返回结果参数有限。
二、解决方法
为了能够既利用Yalmip来建模(方便),又能调用Cplex类(功能齐全)。我们可以使用Yalmip提供的export函数来输出model,再新建一个Cplex类实体,将model中整理好的诸如Aineq、bineq等赋值给新建的Cplex类实体。
图2 F为目标函数,h为约束,ops为options。
下面举个具体例子,model存储着Yalmip建立的模型,cplex_milp为Cplex类实体,可以对其设置各种参数属性。Cplex的参数列表地址。
ps:model中的矩阵中的变量排序无法知道。
%yalmip设置
options = sdpsettings('solver' ,'cplex');
options.showprogress = 1;%1为设置显示yalmip现在在做什么
options.verbose = 2;%设置显示信息程度,1为适度显示,2为完全显示。 [model,recoverymodel,diagnostic,internalmodel] = export(Constraints,Objective,options);%输出Yalmip模型
%定义一个Cplex类实体
cplex_milp = Cplex('Milp for HTC');
cplex_milp.Model.sense = 'minimize';
cplex_milp.Model.obj = model.f;
cplex_milp.Model.lb = model.lb;
cplex_milp.Model.ub = model.ub;
cplex_milp.Model.A = [model.Aineq;model.Aeq];
cplex_milp.Model.lhs = [-Inf.*ones(size(model.bineq,1),1);model.beq];
cplex_milp.Model.rhs = [model.bineq;model.beq];
cplex_milp.Model.ctype = model.ctype';
cplex_milp.Param.mip.tolerances.mipgap.Cur = zk.solver_error;%相对MIP间隔容差,(精度)
cplex_milp.Param.threads.Cur = 1;%设置将由任何 CPLEX 并行优化器调用的并行线程的缺省数量。1为单线程
cplex_milp.Param.mip.display = 1;%决定在混合整数优化期间cplex报告到屏幕的内容。默认为2.
cplex_milp.Param.timelimit = 15;%设置对优化器的调用的最长时间(以秒为单位)
cplex_milp.writeModel('hmilp.lp');%输出数学模型
cplex_milp.solve();
图3 上面代码中的model变量中的参数列表
图 4 Cplex类实体
三、相关网站
Yalmip(Matlab)+Cplex类求解电力机组组合问题的样例程序:http://www.scholat.com/showTeamScholar.html?id=867&changeTo=Ch&nav=5
https://yalmip.github.io/command/export/
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