鲁棒优化线性规划（yalmip工具包）
%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。
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% 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）。
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siy19 :内容少的可怜2019-12-06 -
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