一、MATLAB中安装Yalmip及Cplex
MATLAB是一款功能强大的数值计算工具，适用于数学建模、算法开发和数据分析等领域。其中，Yalmip和Cplex是两个重要的工具箱，可帮助用户解决优化问题。本文将详细介绍如何在MATLAB中安装这两个工具箱。
Yalmip是一个用于建模和解决凸优化问题的MATLAB工具箱。它提供简洁的语法，让用户轻松定义优化问题并利用内置求解器求解。安装Yalmip的步骤如下：
1.访问官方网站下载最新版本的Yalmip（yalmip.github.io/downlo...）。
2.解压下载的文件，并将其添加到MATLAB的搜索路径中。
3.根据官方文档安装支持的求解器，如CPLEX、Gurobi和MOSEK等。
Cplex是由IBM公司开发的商业优化求解器，可解决线性规划、混合整数线性规划和二次规划等优化问题。在MATLAB中，Yalmip接口可轻松实现与Cplex的集成。安装Cplex的步骤如下：
（1）将Cplex安装路径下的bin目录添加到MATLAB的搜索路径中。
（2）在MATLAB中执行特定命令，确保Cplex已正确安装。
使用Cplex时，可以通过Yalmip接口实现。以下是一个使用Cplex求解线性规划问题的示例：
在这个例子中，我们定义了一个简单的线性规划问题，使用Cplex求解器进行求解。注意，在sdpsettings函数中指定solver参数为cplex，以告知Yalmip使用Cplex求解器。
快速配置Cplex和Yalmip测试代码
目标函数：[公式]
约束条件：[公式]；[公式]；[公式]
本文介绍了如何在MATLAB中安装Yalmip和Cplex，并提供了一些示例，以帮助用户解决优化问题。使用这两个工具箱可以简化优化问题的建模和求解过程，提高工作效率。
二、yalmip学习
yalmip是一种免费的优化求解工具，由Lofberg开发，旨在简化优化问题的建模和求解过程。其最大特色是集成多种外部优化求解器，形成统一的求解语言，通过Matlab的API，降低学习成本。下文将详细介绍yalmip的基本使用流程及案例分析。
在使用yalmip求解优化问题时，需遵循以下步骤：
首先，创建决策变量。在yalmip中，决策变量是优化过程的核心。它们定义了问题的决策空间。
其次，添加约束条件。约束条件是优化问题中必须满足的条件，确保解决方案的可行性和合理性。
接着，进行参数配置。这一步允许用户根据实际需求调整优化算法的参数，以优化求解性能。
最后，求解问题。执行求解后，yalmip将提供最优解，帮助用户解决优化问题。
以简书为例，yalmip使用学习教程展示了如何在yalmip中进行优化问题的建模与求解。通过实际操作，读者能够深入理解yalmip的用法及特性。
此外，针对具体求解器如lpsolve，yalmip提供了详细的配置参考。在Matlab环境下配置lpsolve时，用户需遵循特定步骤以确保优化问题的正确求解。通过调整配置选项，用户可优化算法性能，以适应不同优化问题的需求。
yalmip简化了优化问题的求解过程，使学习者能够专注于问题本质，而非底层技术细节。借助其强大的功能和灵活的配置选项，用户能够高效地解决各种优化问题，提高工作效率与精度。
三、如何在matlab路径中安装yalmip
1.下载后的文件压缩包解压后如下
2.将其剪切至matlab常用工具包的根目录途径，（我当时安装的为matlab2014b，默认安装路径是C盘）：C:\Program Files\MATLAB\R2014b\toolbox
3.在matlab软件中添加路径：
--主页\设置路径
4.直接选择添加并包含子文件夹
路径可以直接粘贴刚才安装的路径
C:\Program Files\MATLAB\R2014b\toolbox\YALMIP-master
5.点击保存！！！
ps:如果matlab安装位置不同记得选择好自己安装matlab的正确位置哟！
6.测试安装是否成功
在matlab运行窗口输入‘yalmiptest’命令或者‘which sdpvar’
搞定！
ps:官网上的安装说明中的命令只是为了把YALMIP-master这个文件放在matlab安装的路径下，并且语句中的一些参数是要自己设置哒
在下觉得手动就很方便啦，最终matlab添加路径一项依旧是不可避免的哟