为Yalmip工具箱使用算例，其中包括Yalmip教学实验，以及典型优化问题Yalmip的建模方法

最新的matlab+yalmip+cplex综合能源及微电网优化运行研究相关论文，供研究学习参考。

Matlab+YALMIP+CPLEX的安装与入门

%鲁棒线性优化 %利用yalmip求解鲁棒线性优化 % 1.简单线性规划示例 % % 让我们开始一个只有一个标量决策变量x和一个不确定的标量w的小问题。我们用一个不确定约束建立一个问题和一个简单的不确定模型。 % % sdpvar x w % F = [x+w <= 1]; % W = [-0.5 <= w <= 0.5, uncertain(w)]; % objective = -x; % 显然，最佳的x是0.5，因为如果x较大，就存在w使得不确定约束违例。 % 为了解决这个问题，我们称为 solvesdp。鲁棒对等式将自动生成和求解（一般来说，具有多面体不确定性的线性约束使用枚举方法求解，然而对于本例中简单方形不确定性，yalmip明确执行最大化，并导致一个更高效的最糟情况模型）。 %

基于matlab，用yalmip工具包调用cplex求解电力系统机组组合问题，程序可运行

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用MATLAB的yalmip工具箱调用CPLEX求解器求解带有时间窗的TSP问题，MATLAB编写代码，可以直接运行，有部分备注描述

matlab用于求解规划问题的工具包 推荐把这个工具整合到matlab中去，这个工具是私人的，不过大家都可以免费下载使用。下载后，只要在matlab中添加路径就可以使用这工具箱。 正在吸引我的是，这个工具箱建立了一种新的数据类型，使所有规划问题都整合在一起。 举例如下： 已知非线性整数规划为： Max z=x1^2+x2^2+3*x3^2+4*x4^2+2*x5^2-8*x1-2*x2-3*x3-x4-2*x5 s.t. 0<=xi<=99(i=1,2,...,5) x1+x2+x3+x4+x5<=400 x1+2*x2+2*x3+x4+6*x5<=800 2*x1+x2+6*x3<=800 x3+x4+5*x5<=200 在matlab中输入 x=intvar（1，5）； f=[1 1 3 4 2]*(x'.^2)-[8 2 3 1 2]*x';F=set(0<=x<=99); F=F+set([1 1 1 1 1]*x'<=400)+set([1 2 2 1 6]*x'<=800)+set(2*x(1)+x(2)+6*x(3)<=800); F=F+set(x(3)+x(4)+5*x(5)<=200);solvesdp(F,-f) double(f) 80199 double(x) 53 99 99 99 0 intvar（m，n）:生成整数型变量； sdpvar（m，n）：生产变量； solvesdp（F，f）：求解最优解（最小值），其中F为约束条件（用set连接），f为目标函数 double：显示求解的答案 intvar，sdpvar，生成的变量可以像矩阵一样使用，如例题显示。

yalmip是由Lofberg开发的一种免费的优化求解工具，其最大特色在于集成许多外部的最优化求解器（包括cplex），形成一种统一的建模求解语言，提供了Matlab的调用API，减少学习者学习成本。简而言之，它可以让你像书写数学模型那样输入你的模型。

yalmip（matlab工具包）是一种用来求解线性规划，整数规划，混合整数规划及其他运筹学相关问题的有效工具包。下载后即可直接使用。