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凝雪小小新虫 (小有名气)
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[求助]
matlab线性矩阵不等式求解做优化问题
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在求解如下凸优化问题中遇到了问题： 1.不知道如何编程得到最优的γ² 2.求解提示为没有可行解 是否是我退出的不等式有问题 或者其他方面有问题 A=[0,1,0,-1;-882,-28.4,0,28.4;0,0,0,1;1696.15,54.62,-657.12,-2680.39;]; B=[0,0,0,-0.039]'; Bw=[0,0,-1,2625.77]'; C1=[-882,-28.4,0,28.4]; C2=[0,0,10,0]; Ea=[0,0,-65.71,262.58] %Eb=0 L=[0,0,0,1]' I=eye(1) gam=4.2; %γ=gam a=0.01; %ρ=a b=0.1; %ε=b c=inv(b); umax=3000 setlmis([]); X=lmivar(1,[4 1]); %定义决策变量 Z=lmivar(2,[1 4]); lmiterm([1 1 1 X],A,1,'s'); lmiterm([1 1 1 Z],B,1,'s'); lmiterm([1 1 2 0],L); lmiterm([1 1 3 X],1,Ea'); %Ea→Ea' lmiterm([1 1 4 0],Bw); lmiterm([1 1 5 X],1,C1'); lmiterm([1 2 2 0],-c); lmiterm([1 3 3 0],-b); lmiterm([1 4 4 0],-gam^2); lmiterm([1 5 5 0],-1); lmiterm([-2 1 1 X],1,1); lmiterm([3 1 1 0],-1); lmiterm([3 1 2 Z],0.95,1); lmiterm([3 2 2 X],-3000,1); lmiterm([4 1 1 0],-1); lmiterm([4 1 2 X],C2,0.95); lmiterm([4 2 2 X],-1,1); lmisys=getlmis; %完成LTI框架的设设置 [tmin,xfeas]=feasp(lmisys); %求解可行解问题 X=dec2mat(lmisys,xfeas,X); %提取解矩阵 把决策变量转化为矩阵形式 Z=dec2mat(lmisys,xfeas,Z); P=inv(X); K=Z*P 运行提示为： Solver for LMI feasibility problems L(x) < R(x) This solver minimizes t subject to L(x) < R(x) + t*I The best value of t should be negative for feasibility Iteration : Best value of t so far 1 2487.161836 2 1661.789005 3 1200.565677 4 542.424422 5 311.999933 6 311.999933 7 279.917289 8 279.917289 *** new lower bound: 36.447556 Result: best value of t: 279.917289 f-radius saturation: 0.000% of R = 1.00e+009 These LMI constraints were found infeasible K = 2.0861 0.1139 -16.8718 3.5340 麻烦各位指出其中有错误的地方 不胜感激！  |
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