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程序采用matlab复现经典论文《Solving two-stage robust optimization problems using a column-and-constraint generation method》算例#xff0c;实现了CCG和benders算法两部分内容#xff0c;通过…目录 1 主要内容
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程序采用matlab复现经典论文《Solving two-stage robust optimization problems using a column-and-constraint generation method》算例实现了CCG和benders算法两部分内容通过对比学习能够方便掌握两种算法的编程要点深入了解CCG算法优势对于学习鲁棒优化是不可多得的资料程序均采用matlabcplex求解 2 部分代码
y binvar(3,1);
z sdpvar(3,1);
x sdpvar(9,100,full);
eta sdpvar(1);
g sdpvar(3,1);
pi sdpvar(size(G,1),1);
vbinvar(size(G,1),1);
wbinvar(size(G,2),1);
%% CCG
LB-inf; UBinf; iter1; BigM1e5;
MP_Cons [ 0z800*y, 772sum(z), b*x(:,iter)eta, 0x(:,iter) ];
MP_Obj coe1*y coe2*zeta ;
ops sdpsettings(solver,cplex,verbose,0);
Uncertain_Cons[ 0g1, sum(g)1.8, g(1)g(2)1.2 ];
while abs(UB-LB) 1e-5disp([迭代第,num2str(iter),次])optimize(MP_Cons,MP_Obj,ops);LB max(LB, value(MP_Obj)); % LBSP_Obj b*x(:,iter) ;SP_Cons [ Uncertain_Cons, 0x(:,iter), G*x(:,iter)h-E*[value(y);value(z)]-M*g ];SP_Cons [SP_Cons, 0pi, G*pib ];SP_Cons [SP_Cons, G*x(:,iter)-hE*[value(y); value(z)]M*g BigM*(1-v) ];SP_Cons [SP_Cons, piBigM*v];SP_Cons [SP_Cons, b-G*pi BigM*(1-w) ];SP_Cons [SP_Cons, x(:,iter)BigM*w ]; sol_SPoptimize(SP_Cons,-SP_Obj,ops);if sol_SP.problem0 % SP is solvedUBmin(UB, coe1*value(y)coe2*value(z)value(SP_Obj)); % UBdisp([ g ,num2str(value(g))]);endMP_Cons [MP_Cons, 0x(:,iter1), b*x(:,iter1) eta, G*x(:,iter1)h- E*[y;z]-M*value(g) ];iter iter1;display([ LB: ,num2str(LB), UB: ,num2str(UB),]);
end3 程序结果 4 程序链接
【免费】两阶段鲁棒优化matlab实现——CCG和benders
