Matlab基础配置——更改打开后的默认初始工作路径

本文分享了三种简便方法来更改Matlab启动后的默认工作路径,包括编辑matlabrc.m文件、调整桌面快捷方式和利用MATLAB预设功能,帮助用户提高工作效率。

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      对于经常使用Matlab的同学或者科研工作者来说,每次打开Matlab后再更改工作目录,这种操作显得十分繁琐,我在学习后在此分享两种更改打开后的默认初始工作路径的方法。

  1. 方法1:在……\toolbox\local中(如图为“D:\MATLAB R2016\toolbox\loca”) 打开matlabrc.m 文件,并将要修改的启动目录添加到该文件的最后一行如下所示:
    在这里插入图片描述
    保存后重新启动MATLAB即可。

  2. 方法2:在桌面快捷图标里的起始位置一栏直接更改设置。
    在这里插入图片描述

  3. 方法3:点击MATLAB界面菜单栏的预设按钮,在常规选项里直接进行修改初始文件工作夹。
    在这里插入图片描述


    以上就是学习并且归纳的三种方式。
### 如何在MATLAB 2021中配置和使用Gurobi #### 安装与配置Gurobi 要在MATLAB环境中安装并配置Gurobi,需先下载适合操作系统的Gurobi版本,并完成基本设置。确保已获取有效的许可证文件[^1]。 对于Windows、Linux或Mac OS X平台上的MATLAB用户,在安装完成后应将Gurobi库路径添加到MATLAB环境变量`PATH`中以便于调用其API函数。具体做法是在命令窗口输入相应指令来更新当前会话中的搜索路径: ```matlab % 添加Gurobi MATLAB接口目录至path addpath('C:\gurobi952\win64\mat') % 需要根据实际情况修改此路径 savepath; % 将更改保存下来供以后启动时自动加载 ``` 以上代码片段展示了如何向MATLAB工作区引入外部工具箱的位置信息;注意替换示例中的路径字符串以匹配本地计算机上Gurobi的实际位置。 #### 创建优化模型实例 创建一个新的优化问题是通过初始化一个空的结构体对象开始的,该对象包含了定义问题所需的各种属性字段。下面的例子说明了怎样构建这样一个基础框架: ```matlab model.A = sparse([]); % 初始化系数矩阵A为空稀疏阵列 model.obj = []; % 设置目标函数系数向量obj为空数组 model.rhs = []; % 设定右侧常数项rhs为空列表 model.sense = ''; % 输入不等号方向sense作为字符序列 model.vtype = 'B'; % 指明决策变量类型vtype,默认为二进制'Binary' model.modelsense= 'minimize'; % 明确求极小化还是极大化的标志modelsense model.varnames= {}; % 给各未知数命名varnames形成单元格集合{} ``` 上述脚本段落里设置了几个重要的成员变量,它们共同描述了一个待解决的具体数学规划任务。这里特别强调的是`vtype`参数的选择会影响最终得到的结果集性质——当指定为连续型(`Continuous`)或其他离散类别(比如整数`Integer`)时,所对应的解空间也会随之改变。 #### 调用求解器执行运算 准备好完整的数据之后就可以提交给内核处理了。这一步骤涉及到了传递先前准备好的`model`结构体给核心引擎的过程,同时还可以附加一些额外选项来自定义行为模式。例如调整时间限制或者启用启发式算法等等。 ```matlab params.TimeLimit = 60 * 60; % 单位秒的最大允许运行时限设为一小时 result = gurobi(model,params); disp(result.x); % 输出最优解向量x fprintf('Objective Value: %.4f\n', result.objval); % 打印目标值 if isfield(result,'status') disp(['Status: ', char(result.status)]); end ``` 这段程序首先限定了整个流程耗时不超出一个小时,接着发起一次正式请求交给后台线程池去异步计算。最后部分负责提取并展示关键性的反馈消息,像找到的最佳方案坐标以及对应的目标得分。如果存在状态码,则一同显示出来辅助判断作业结束的原因[^4]。
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