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fxlily2008

木虫 (小有名气)

[求助] 关于matlab的LMI求助

各位学长学姐,我从来没有用过matlab的LMI工具箱编写过程序,现在我想用它的mincx实现一个极简单的功能:
target:  min(0.1*x1+0.2*x2+0.3*x3+0.4*x4)
   s.t. :  x1,x2,x3,x4>=0
            x1+x2+x3+x4>10

我试着编了一个小程序,但是结果好像不对,请高手帮助一下吧,不胜感激,小弟在线等。

最好回复一个完整的程序吧,谢谢!!
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EVRYIBISC

新虫 (初入文坛)

【答案】应助回帖

★ ★ ★ ★ ★ ★ ★
fxlily2008: 金币+5, ★★★很有帮助 2013-06-07 09:04:54
xiegangmai: 金币+2, 谢谢参与! 2013-06-07 20:36:25
clear all;
close all;
clc

setlmis([]);

x1 = lmivar(1,[1,1]);
x2 = lmivar(1,[1,1]);
x3 = lmivar(1,[1,1]);
x4 = lmivar(1,[1,1]);

br1 = newlmi;

lmiterm([-br1 1 1 x1],1,1);

br2 = newlmi;

lmiterm([-br2 1 1 x2],1,1);

br3 = newlmi;

lmiterm([-br3 1 1 x3],1,1);

br4 = newlmi;

lmiterm([-br4 1 1 x4],1,1);

br5 = newlmi;

lmiterm([-br5 1 1 x1],1,1);
lmiterm([-br5 1 1 x2],1,1);
lmiterm([-br5 1 1 x3],1,1);
lmiterm([-br5 1 1 x4],1,1);
lmiterm([br5 1 1 0],10);

lmisys = getlmis;

n = decnbr(lmisys);
c = zeros(n,1);
c(n,1)=1;

for jj = 1:n
    [x1j,x2j,x3j,x4j] = defcx(lmisys,jj,x1,x2,x3,x4);
    c(jj) = 0.1*x1j+0.2*x2j+0.3*x3j+0.4*x4j
end
%c = mat2dec(lmisys,zeros(2,2),zeros(1,2),1);

options = [1e-5,0,0,0,0];

[copt,xopt] = mincx(lmisys,c,options);

x1opt = dec2mat(lmisys,xopt,x1)
x2opt = dec2mat(lmisys,xopt,x2)
x3opt = dec2mat(lmisys,xopt,x3)
x4opt = dec2mat(lmisys,xopt,x4)

运行结果:
c =

    0.1000
         0
         0
    1.0000


c =

    0.1000
    0.2000
         0
    1.0000


c =

    0.1000
    0.2000
    0.3000
    1.0000


c =

    0.1000
    0.2000
    0.3000
    0.4000


Solver for linear objective minimization under LMI constraints

Iterations   :    Best objective value so far

     1                   1.734323
     2                   1.133169
***                 new lower bound:     0.563924
     3                   1.022152
***                 new lower bound:     0.834201
     4                   1.013815
***                 new lower bound:     0.977789
     5                   1.000993
***                 new lower bound:     0.997951
     6                   1.000010
***                 new lower bound:     0.998732
     7                   1.000010
***                 new lower bound:     0.999878
     8                   1.000001
***                 new lower bound:     0.999973
     9                   1.000001
***                 new lower bound:     0.999994

Result:  feasible solution of required accuracy
          best objective value:     1.000001
          guaranteed relative accuracy:  6.36e-06
          f-radius saturation:  0.000% of R =  1.00e+09


x1opt =

   10.0000


x2opt =

   1.2620e-06


x3opt =

   6.3082e-07


x4opt =

   4.2051e-07

>>
9楼2013-06-06 21:35:52
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lijie169

铜虫 (著名写手)

【答案】应助回帖


感谢参与,应助指数 +1
xiegangmai: 金币+1, 谢谢参与! 2013-05-26 12:36:34
你这个条件就有问题,没有解!
2楼2013-05-15 20:07:30
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fxlily2008

木虫 (小有名气)

引用回帖:
2楼: Originally posted by lijie169 at 2013-05-15 20:07:30
你这个条件就有问题,没有解!

不是啊,虽然x1,x2,x3,x4可以无限大,但min(……)本身就是约束啊,理论上正确的结果应该是x1=10.0000001,x2=x3=x4=0对吧。但是用matlab的LMI怎么写程序啊,求帮助
3楼2013-05-15 21:09:02
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fxlily2008

木虫 (小有名气)

另外,其中的等于号可以不考虑,没关系的
4楼2013-05-15 21:10:13
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