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概念

首先，理清一个概念：

yalmip是一个matlab的工具包，是一种“语言”。通过yalmip描述模型，然后再调用其他的求解器（如gurobi和cplex进行求解）。

由于不同的求解器具有不同的专用语言，因此先用yalmip进行语言编译，再调用求求解器进行求解，具有极大的优势。

yalmip描述模型

1.定义决策变量

例如：

x=sdpvar（10，1）%定义实数变量
intvar %定义整型变量
binvar %定义0-1二进制变量

2.定义约束

Constraints=[约束1，约束2，约束3]
%也可以用分号进行分隔，无论使用哪个，符号要统一

3.定义目标函数

Objective= 目标函数 %默认去最小值

4.设置求解器属性

options=sdpsettings(‘field’,value,‘field’,value,…)

options=sdpsettings(‘verbose’,1,‘solver’,‘gurobi’)
verbose-冗余度
对应后面的0/1：1-显示结果详细；0-不详细，单纯显示结果

5.求解问题

sol=solvesdp（Constraints，Objective，options）
%使用solvesdp()或者optimize()都可以
且其中，三个属性都可以为空

6.分析结果

if sol.problem==0
solution=value(x)
else
disp(‘求解出错’)
end