『实践』Yalmip建模+Cplex类求解

Yalmip建模+Cplex类求解

1、原因

　　　　Yalmip只能设置部分Cplex的参数，因此须要调用Cplex类。并且optimize是Yalmip提供的经常使用函数，但此函数的返回结果参数有限。

图1  Yalmip网站对于Cplex求解器的说明

 

2、解决方法

　　为了可以既利用Yalmip来建模（方便），又能调用Cplex类（功能齐全）。咱们可使用Yalmip提供的export函数来输出model，再新建一个Cplex类实体，将model中整理好的诸如Aineq、bineq等赋值给新建的Cplex类实体。

图2  F为目标函数，h为约束，ops为options。

　　下面举个具体例子，model存储着Yalmip创建的模型，cplex_milp为Cplex类实体，能够对其设置各类参数属性。Cplex的参数列表地址。

　　ps：model中的矩阵中的变量排序没法知道。

 1 %yalmip设置  2 options = sdpsettings('solver' ,'cplex');  3 options.showprogress = 1;%1为设置显示yalmip如今在作什么  4 options.verbose = 2;%设置显示信息程度，1为适度显示，2为彻底显示。  5 
 6 [model,recoverymodel,diagnostic,internalmodel] = export(Constraints,Objective,options);%输出Yalmip模型  7 %定义一个Cplex类实体  8 cplex_milp = Cplex('Milp for HTC');  9 cplex_milp.Model.sense = 'minimize'; 10 cplex_milp.Model.obj = model.f; 11 cplex_milp.Model.lb = model.lb; 12 cplex_milp.Model.ub = model.ub; 13 cplex_milp.Model.A = [model.Aineq;model.Aeq]; 14 cplex_milp.Model.lhs = [-Inf.*ones(size(model.bineq,1),1);model.beq]; 15 cplex_milp.Model.rhs = [model.bineq;model.beq]; 16 cplex_milp.Model.ctype = model.ctype';
20 cplex_milp.Param.mip.tolerances.mipgap.Cur = zk.solver_error;%相对MIP间隔容差，（精度） 21 cplex_milp.Param.threads.Cur = 1;%设置将由任何 CPLEX 并行优化器调用的并行线程的缺省数量。1为单线程 22 cplex_milp.Param.mip.display = 1;%决定在混合整数优化期间cplex报告到屏幕的内容。默认为2. 23 cplex_milp.Param.timelimit = 15;%设置对优化器的调用的最长时间（以秒为单位） 24 cplex_milp.writeModel('hmilp.lp');%输出数学模型 25 cplex_milp.solve();

图3　上面代码中的model变量中的参数列表

图 4   Cplex类实体

3、相关网站

　　https://www.ibm.com/support/knowledgecenter/zh/SSSA5P_12.7.0/ilog.odms.cplex.help/refmatlabcplex/html/classCplex.html

　　https://www.ibm.com/support/knowledgecenter/zh/SSSA5P_12.7.0/ilog.odms.cplex.help/CPLEX/Parameters/topics/introListAlpha.html

　　https://yalmip.github.io/command/export/