Yalmip+Ipopt+Cplex使用手册
1.软件版本
2.Cplex添加方法
-
官方下载地址: http://www-01.ibm.com/software/websphere/products/optimization/cplex-studio-community-edition/
- 破解版下载地址：http://www.0daydown.com/02/140054.html
-
其中community-edition可以免费试用，但最多只能计算1000个变量或1000个约束条件的优化问题。
-
点击
安装，安装步骤默认操作即可。 -
点击Matlab中的
，点击
，找到
路径并将其添加，最后点击
即可。 -
然后在Matlab命令行窗口输入
，出现帮助文档，代表添加成功。
3.Ipopt添加方法
-
需要的组件：VC_redist.x64和ww_ifort_redist_intel64_2017.0.109.msi
-
(组件下载地址链接：链接1：https://pan.baidu.com/s/1f-J5PBu1WsJO8uxyZzbcTQ 密码：crxv )
- 链接2：
-
在打开的界面中选择图1-1即可。
图1
- Ipopt下载地址：https://www.inverseproblem.co.nz/OPTI/index.php/DL/DownloadOPTI（最新版本3.12.9）
- Ipopt下载链接：链接：https://pan.baidu.com/s/1tWBRJ7syW-WctcL1LkB06w 密码：1n3m （以前的版本3.12.6）
- 下载下来后解压缩，打开文件，目录如下图1-2。
图2
- 打开MATLAB，设置路径-》添加并包含子文件夹-》选择Ipopt路径-》保存。见下图1-3。
图3
- 右键运行图2中的opti_Install。
- 出现提示让你安装optiMEXFiles_mexw64_2_27，回车几下，弹出窗口，找到optiMEXFiles_mexw64_2_27（不需要自己手动解压）选中即可。
- VC_redist.x64和ww_ifort_redist_intel64_2017.0.109.msi ，这两个组件自己手动安装，注意版本即可。
- 注意下图中框框中的组件我已经安装好了，如果没有安装，是会有提示的。
IPOPT 3.12.9
4.Yalmip添加方法
- 下载地址：https://yalmip.github.io/（最新版本）
- 下载链接：http://pan.baidu.com/s/1eRBhRlK 密码：dv4o（之前版本）
- 将下载的文件解压，设置路径-》添加并包含子文件夹-》选择Yalmip路径-》保存。
- 在Matlab的命令行窗口中输入
或输入Yalmiptest，测试是否添加成功。
5.Yalmip建模常用语法
5.1 变量设置
- 实数变量：sdpvar；
- 0-1变量：binvar；
- 整数变量：intvar。
- 例如:x = sdpvar(1,1); %x为1×1的实数变量
5.2 约束条件
- Constraints = []; %Constraints为自己定义的一个存储约束的矩阵
- Constraints = [Constraints,0 <= x <= 1]; %定义了一个变量x大于0且小于1的约束条件
5.3 目标函数
- F = 0; %F为目标函数
- x = sdpvar(1,1);
- Constraints = [Constraints, x >= 2];
- F = F + x^2 + x^3; %目标函数为x^2+x^3
5.4 查看变量或表达式的值
- value(x); %查看变量x的值
- value(x^2+x^3); %查看表达式x^2+x^3的值
5.5 设置Yalmip和求解器的options
- 通过sdpsettings设置，(sdpsettings参数列表链接）
- options = sdpsettings('field',value,'field',value,.....); %filed为参数名，value为设置值
- 例如：options = sdpsettings('solver','cplex'); %设置求解器为cplex
- 或者这样也可以：options.cplex.exportmodel = 'model.lp'; %设置求解器cplex输出lp格式的数学模型，文件名为model。
图4
图5 options
图6 options.cplex
图7 xxxx.lp格式的数学模型
5.6 常用求解函数optimize
- sol = optimize(Constraints,Objective,options); %Constraints为约束，Objective为目标函数，options为5.5节的options
5.7 输出Yalmip模型
- export函数是将Yalmip模型按照求解器的格式输出。
- [model,recoverymodel,diagnostic,internalmodel] = export(Constraints,Objective,options); %Constraints为约束，Objective为目标函数，options为5.5节的options
- 例如：
- x = intvar(2,2);
- Constraints = [];
- Constraints = [Constraints,0 <= x <= 1];
- F = sum(x) * ones(2,1);
- options = sdpsettings('solver','cplex'); %设置求解器为cplex
- [model,recoverymodel,diagnostic,internalmodel] = export(Constraints,Objective,options); %此时model中就会有符合cplex求解器格式的模型
图8 model中的参数列表
5.8 获取求解器的求解时间和Yalmip的建模时间
- sol = optimize(Constraints,Objective,options); %Constraints为约束，Objective为目标函数，options为5.5节的options
- sol.yalmiptime; %Yalmip的建模时间
- sol.solvertime; %求解器的求解时间
5.9 设置初值
- P = sdpvar(2,2);
- assign(P,double(Pit)); %P为2×2的实数变量，Pit为2×2的已知矩阵，将Pit的值赋值给P
- options = sdpsettings('solver','cplex','usex0',1); %usex0默认为0，1为开启设置初值功能
图9 Yalmip网站说明
5.10 获取对偶乘子
- 查看我的另一篇博客：『实践』Yalmip获取对偶函数乘子
5.11 Yalmip输出模型，调用Cplex类求解
- 查看我的另一篇博客:：『实践』Yalmip建模+Cplex类求解
5.12 IPOPT参数设置说明
图10 IPOPT参数列表
- IPOPT中参数的说明详见： https://www.gams.com/latest/docs/S_IPOPT.html#IPOPTpardiso_max_iterative_refinement_steps