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【零基础】基于 MATLAB + Gurobi + YALMIP 的优化建模与求解全流程指南

MATLAB + Gurobi + YALMIP 综合优化教程(进阶)

本教程系统介绍如何在 MATLAB 环境中使用 YALMIP 建模,并通过 Gurobi 求解器高效求解线性、整数及非线性优化问题。适用于工程、运营研究、能源系统等领域的高级优化建模需求。


一、工具概览

1.1 MATLAB

强大的数学计算与可视化平台,提供矩阵运算、函数拟合、仿真建模等功能。

1.2 YALMIP

  • MATLAB 中的建模语言。
  • 提供符号变量、约束定义、目标函数表达,统一接口对接多种求解器。
  • 安装地址:https://yalmip.github.io/download/

1.3 Gurobi

  • 世界领先的商用优化求解器,支持 LP、MILP、QP、MIQP 等问题。
  • 官网:https://www.gurobi.com

二、安装与配置

2.1 安装 Gurobi

  1. 注册账号并下载安装包。
  2. 安装并获取 license。
  3. 设置环境变量(Windows 或 Linux):
    setx GUROBI_HOME "C:\gurobi\win64\10.0.1"
    setx PATH "%GUROBI_HOME%\bin;%PATH%"
    

2.2 MATLAB 中配置 Gurobi

cd 'C:\gurobi\win64\10.0.1\matlab'
gurobi_setup

2.3 安装 YALMIP

addpath(genpath('C:\path\to\yalmip'))
savepath

三、YALMIP 基础建模语法

x = sdpvar(2,1);                          % 定义变量 x1 和 x2
Constraints = [x(1)+x(2) <= 1, x >= 0];   % 定义约束条件
Objective = -x(1)^2 - 2*x(2)^2;           % 目标函数
options = sdpsettings('solver','gurobi');
optimize(Constraints, Objective, options)
value(x)                                  % 查看解

四、YALMIP 与 Gurobi 的集成优化实践案例

4.1 问题背景:生产与运输优化

  • 工厂生产成本 + 运输成本最小化
  • 满足市场需求、生产能力与运输限制

4.2 模型设定

变量:

  • ( x_i ):工厂 (i) 的生产量
  • ( y_{ij} ):从工厂 (i) 向市场 (j) 的运输量

目标函数:
min ⁡ ∑ i c i p r o d x i + ∑ i , j c i j t r a n s y i j \min \sum_i c^{prod}_i x_i + \sum_{i,j} c^{trans}_{ij} y_{ij} miniciprodxi+i,jcijtransyij

约束:

  • x i ≤ P i m a x x_i \leq P_i^{max} xiPimax
  • ∑ j y i j ≤ x i \sum_j y_{ij} \leq x_i jyijxi
  • ∑ i y i j ≥ D j \sum_i y_{ij} \geq D_j iyijDj

4.3 MATLAB + YALMIP + Gurobi 实现

% 数据定义
numFactory = 2;
numMarket = 3;Pmax = [100; 80];
D = [50; 60; 40];
c_prod = [4; 5];
c_trans = [2 3 1; 4 2 3];% 决策变量
x = sdpvar(numFactory,1);
y = sdpvar(numFactory,numMarket);% 约束
Constraints = [];
for i = 1:numFactoryConstraints = [Constraints, ...x(i) <= Pmax(i), ...sum(y(i,:)) <= x(i)];
endfor j = 1:numMarketConstraints = [Constraints, ...sum(y(:,j)) >= D(j)];
end% 目标函数
Objective = c_prod' * x + sum(sum(c_trans .* y));% 求解
options = sdpsettings('solver','gurobi','verbose',1);
optimize(Constraints, Objective, options);% 输出
disp('生产计划:')
disp(value(x))
disp('运输计划:')
disp(value(y))

4.4 求解结果分析

  • 显示最优生产计划和运输方案
  • 可拓展布尔变量、碳排放限制、多目标模型等

4.5 Gurobi 参数控制(可选)

options = sdpsettings('solver','gurobi');
options.gurobi.TimeLimit = 10;         % 最大运行时间
options.gurobi.MIPGap = 0.01;          % MIP 最优性容差
options.gurobi.OutputFlag = 1;         % 控制输出级别

五、常见问题与调试建议(预告)

  • 模型 infeasible 如何排查?
  • YALMIP 如何调试大模型?
  • Gurobi 如何查看日志和中间解?
  • 如何切换求解器?

更多内容(待续)

  • 非线性与整数混合建模
  • 分段函数与逻辑建模
  • 多阶段优化与不确定性建模
  • 使用 Gurobi 回调函数自定义策略

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