MATLAB MINLP Solver - 混合非线性整数规划求解工具包

资 源 简 介

本MATLAB工具包专门用于求解混合非线性整数规划问题，支持连续与整数变量的非线性优化。提供多种求解算法，可处理复杂约束和目标函数，涵盖问题建模、算法配置、求解及结果分析全流程，适用于工程优化与复杂决策场景。

详 情 说 明

MINLP Solver - 混合非线性整数规划求解工具包

项目介绍

MINLP Solver 是一个专门用于求解混合非线性整数规划问题的工具包。该工具能够同时处理包含连续变量和整数变量的复杂非线性优化问题，集成了多种高效求解算法，支持完整的优化工作流程，包括问题建模、算法配置、求解执行和结果分析。本工具适用于工程优化设计、生产资源分配、调度规划等多种实际应用场景。

功能特性

• 混合变量支持：可同时处理连续变量和整数变量
• 非线性建模：支持非线性目标函数和约束条件（等式与不等式）
• 多算法集成：提供分支定界法、序列二次规划法和启发式搜索策略
• 灵活配置：可自定义算法参数、收敛准则和初始解
• 全面输出：提供最优解、收敛状态、迭代过程和灵敏度分析
• 用户友好：支持符号表达式和函数句柄两种输入方式

使用方法

基本求解流程

1. 定义决策变量：指定变量的类型（连续/整数）和定义域范围
2. 构建目标函数：使用符号表达式或函数句柄定义非线性目标函数
3. 设置约束条件：添加非线性等式和不等式约束
4. 配置求解参数：设置容差、最大迭代次数等算法参数
5. 执行求解：调用求解器进行计算
6. 分析结果：获取最优解、最优值及详细的求解信息

代码示例

% 定义变量（连续变量x1，整数变量x2） variables = { {'x1', 'continuous', [0, 10]}, {'x2', 'integer', [1, 5]} };

% 定义目标函数 objective = @(x) x(1)^2 + 2*x(2) + sin(x(1)*x(2));

% 设置约束条件 constraints = { @(x) x(1) + x(2) - 5 <= 0, % 不等式约束 @(x) x(1)^2 + x(2)^2 - 10 == 0 % 等式约束 };

% 配置求解参数 options = struct('maxIter', 1000, 'tol', 1e-6);

% 求解问题 result = minlpSolver(objective, variables, constraints, options);

系统要求

• 操作系统：Windows 10/11，Linux（Ubuntu 16.04+），macOS（10.14+）
• 运行环境：MATLAB R2018a 或更高版本
• 内存需求：至少 4GB RAM（推荐 8GB 以上）
• 存储空间：至少 500MB 可用磁盘空间

文件说明

主程序文件整合了工具包的核心求解流程，实现了从问题输入到结果输出的完整功能。具体包括：问题数据的解析与验证、求解算法的选择与调度、迭代过程的控制与监控、收敛状态的判断与输出，以及最终解的质量评估与灵敏度分析。该文件作为工具包的主要入口点，协调各功能模块协同工作，确保求解过程的稳定性和效率。