鲁棒优化线性规划（yalmip工具包）

%鲁棒线性优化 %利用yalmip求解鲁棒线性优化 % 1.简单线性规划示例 % % 让我们开始一个只有一个标量决策变量x和一个不确定的标量w的小问题。我们用一个不确定约束建立一个问题和一个简单的不确定模型。 % % sdpvar x w % F = [x+w <= 1]; % W = [-0.5 <= w <= 0.5, uncertain(w)]; % objective = -x; % 显然，最佳的x是0.5，因为如果x较大，就存在w使得不确定约束违例。 % 为了解决这个问题，我们称为 solvesdp。鲁棒对等式将自动生成和求解（一般来说，具有多面体不确定性的线性约束使用枚举方法求解，然而对于本例中简单方形不确定性，yalmip明确执行最大化，并导致一个更高效的最糟情况模型）。 %