MATLAB混合规划求解工具箱(MIXED-OPT Toolbox)发布

资 源 简 介

MATLAB混合规划求解工具箱提供统一的规划问题建模与求解框架，支持线性、非线性、整数及混合整数规划问题。通过新型数据结构整合各类规划问题，大大提升了MATLAB环境中数学规划的建模效率与求解便利性。

详 情 说 明

MATLAB混合规划求解工具箱 (MIXED-OPT Toolbox)

项目介绍

MATLAB混合规划求解工具箱（MIXED-OPT Toolbox）是一个功能强大的优化问题求解框架，专门设计用于统一处理各类规划问题。该工具箱通过创新的数据结构设计，将线性规划、非线性规划、整数规划、混合整数规划等多种优化问题整合为统一的数学模型表达形式，为用户提供简洁高效的建模与求解体验。

功能特性

• 统一建模框架：采用符号变量技术，实现各类规划问题的统一数学表达
• 混合变量支持：同时支持连续变量(sdpvar)和整数变量(intvar)的定义与混合使用
• 灵活约束构建：通过set函数便捷构建不等式约束、等式约束和边界约束的组合
• 多算法求解：集成多种优化算法，自动匹配问题类型选择最优求解策略
• 完整结果输出：提供最优解、目标函数值、求解状态及灵敏度分析等全面输出信息

使用方法

1. 决策变量定义

% 定义连续变量矩阵（m×n维） x = sdpvar(m, n);

% 定义整数变量矩阵（m×n维） y = intvar(m, n);

2. 目标函数构建

% 线性或非线性目标函数 f = 表达式; % 如：f = x'*Q*x + c'*x

3. 约束条件设置

% 使用set函数构建约束集合 constraints = set(约束表达式); % 如：set(A*x <= b) + set(x >= 0)

4. 问题求解

% 调用求解函数 result = solvesdp(constraints, f, options);

5. 结果提取

% 获取最优目标函数值 optimal_value = double(f);

% 提取变量最优解 solution_x = double(x); solution_y = double(y);

% 查看求解状态信息 solution_info = result.solveroutput;

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 优化工具箱（Optimization Toolbox）
• 符号数学工具箱（Symbolic Math Toolbox，用于非线性问题求解）

文件说明

main.m文件作为工具箱的核心入口，实现了混合规划问题的完整求解流程。该文件包含问题初始化、变量定义、约束构建、求解器调用、结果验证与输出等核心功能，通过模块化设计将复杂优化问题分解为逻辑清晰的步骤，确保求解过程的可靠性与效率。同时提供错误处理机制和用户交互接口，支持自定义参数配置和求解过程监控。