双层优化入门(2)-基于yalmip的双层优化求解
本资源文件提供了基于yalmip工具箱求解双层优化问题的原理说明及相关代码。通过本资源，您可以学习如何使用yalmip工具箱中的KKT函数和solvebilevel函数来简化双层优化问题的求解过程。
内容概述
压缩包中包含以下内容：
- KKT函数的使用：
KKT函数通过调用yalmip工具箱中的KKT函数，可以直接求出优化问题的KKT条件，省去手动编写的步骤。该命令派生在变量z中参数化的线性或二次规划的KKT系统。- 第二个输出包含有关所分析问题、原始变量和对偶变量以及原始变量和对偶变量的可能派生边界的信息。
- KKT系统将包含一个互补约束，YALMIP可以使用整数规划或全局非线性规划来解决该约束。这两种方法都需要对偶变量的边界。默认情况下，YALMIP 尝试派生这些边界并将它们添加到KKT系统中。如果此操作不成功，您可能需要手动提供这些边界。
- solvebilevel函数的使用：
solvebilevel是yalmip工具箱内置的求解双层优化问题的函数。通过这个函数，您不需要手动写KKT条件，也不需要使用KKT函数，直接将上、下层优化的目标函数、约束条件输入到函数中，就能求出结果。
使用说明
- 安装yalmip工具箱：
- 在使用本资源之前，请确保您已经安装了yalmip工具箱。您可以从yalmip官方网站获取安装指南。
- 运行代码：
- 解压压缩包后，您可以在MATLAB中打开并运行提供的代码文件。代码文件中包含了详细的注释，帮助您理解每一步的操作。
- 参考文档：
- 如果您需要更深入地了解yalmip工具箱及其函数的使用，请参考yalmip的官方文档。
注意事项
- 在使用KKT函数时，如果YALMIP无法自动派生对偶变量的边界，您可能需要手动提供这些边界。
- solvebilevel函数的使用相对简单，但请确保您正确输入了上、下层优化的目标函数和约束条件。
希望本资源能帮助您更好地理解和求解双层优化问题！如有任何问题，欢迎随时联系。