YALMIP与gurobi安装

本文详细介绍了如何在Matlab环境下安装并配置YALMIP和Gurobi,包括YALMIP的文件放置步骤及Gurobi的安装激活流程,并通过测试验证了安装是否成功。

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1. YALMIP安装

参照:http://users.isy.liu.se/johanl/yalmip/pmwiki.php?n=Tutorials.Installation

主要就是把解压下载的安装包,将对应的文件夹放到matlab路径里。


2. gurobi安装

去gurobi安装注册账号,下载最新版的gurobi,直接双击安装,安装之后电脑重启生效。

然后去gurobi官网的Downloads/Licenses下索取academic key,直接在开始菜单的搜索框或者命令行下输入激活命令,默认情况下.lic文件保存在C://users//user_name下面。


3. 打开Matlab,进入gurobi安装目录下的win32/matlab目录,运行gurobi_setup.m,然后savepath即可。


4. 如果没有提示任何error,安装应该已经成功,这个时候可以下个简单的测试样例测YALMIP和gurobi解MILP问题的效率(非常高效)。


P.S. 最后赞一下YALMIP的author,来自Sweden Linkopings University 的Professor Johan Lofberg,每次向他发email请教关于YALMIP的问题,都很快得到回复,而且给了很多十分有用的建议。


来源:http://blog.jxqc.org/2013/05/16/yalmip%E4%B8%8Egurobi%E5%AE%89%E8%A3%85/

### GurobiYALMIP集成及对比 #### 集成方式 Gurobi 是一款强大的优化求解器,支持线性和混合整数规划等多种问题类型。而 YALMIP 则是一个用于建模和解决优化问题的 MATLAB 工具箱。两者可以通过特定接口实现无缝对接。 在 MATLAB安装并配置好 GurobiYALMIP 后,只需指定 `sdpsettings` 的 solver 参数为 'gurobi' 即可让 YALMIP 使用 Gurobi 进行求解[^1]: ```matlab ops = sdpsettings('solver', 'gurobi'); optimize(Constraints, Objective, ops); ``` 此方法允许用户利用 YALMIP 提供的强大建模功能的同时享受 Gurobii 解决复杂优化模型的速度优势。 #### 性能比较 当考虑计算效率时,原生调用 Gurobi API 可能会比通过 YALMIP 更高效,因为后者引入了一层额外抽象可能会带来一定开销。然而,在实际应用中这种差异往往可以忽略不计,特别是在处理大规模数据集或高维空间中的优化问题时,两者的性能表现相差无几。 对于某些特殊类型的约束条件(如半定规划),由于 YALMIP 对这些结构的支持更为友好,因此即便是在相同硬件环境下运行相同的算法实例,也可能观察到不同工具链之间存在细微差别。 #### 功能特性 除了基本的 LP/MILP/QP 等标准形式外,YALMIP 支持更广泛的数学表达式定义以及多种高级特征,比如随机/鲁棒优化、多目标决策分析等。这使得即使只依赖于单一求解引擎也能完成更加复杂的任务描述;而对于那些已经熟悉了MATLAB编程环境的研究人员来说尤其方便实用。 另一方面,作为商业产品,Gurobi 不仅提供了详尽的技术文档和支持服务,还不断更新迭代以保持行业领先地位。其内置参数调节机制能够自动适应不同类型的数据分布特点从而获得更好的收敛效果。
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