Yalmip是一款由Lofberg开发的免费优化求解工具，专为简化数学优化问题的建模和求解过程而设计。它通过提供一个统一的建模语言和Matlab调用API，使得用户无需深入理解各种求解器的特定接口，即可方便地处理优化问题。这大大降低了学习和使用的门槛，使研究人员能够更专注于问题的核心——将问题形式化为数学优化模型。
Yalmip支持多种优化求解器，包括商业软件如Gurobi、CPLEX和MOSEK，以及免费软件如GLPK、Ipopt和SEDUMI。这种灵活性让用户可以根据需求选择合适的求解器，而不需要修改建模代码。换句话说，用户可以使用Yalmip作为建模环境，隐藏了底层求解器的复杂性，使模型与求解器之间的选择分离。
与其他建模环境，如AMPL和GAMS相比，Yalmip在Matlab环境中运行，适合于需要与Matlab现有功能结合的场景。例如，CVX是另一个类似的Matlab工具箱，由Stanford大学的M. Grant和S. Boyd开发，但可能与某些版本的Matlab存在兼容性问题。
安装Yalmip非常简单：首先从GitHub下载ZIP文件，然后将解压后的文件夹添加到Matlab路径中，最后就可以开始使用并参考“Getting Started”教程进行操作。
Yalmip的应用示例包括解决电网连接的光伏储能系统问题，这显示了Yalmip在实际工程应用中的实用性。其主要优点在于缩短了学习和开发时间，使得学生和研究人员能更快地投入问题解决，同时减少了在转换和解析优化问题格式上所花费的时间。然而，也存在一些潜在的缺点，比如对于高级特性的支持可能不如专门的求解器强大，且性能可能受到Matlab本身性能的影响。
Yalmip是优化问题建模的一个强大工具，尤其适合于那些希望通过Matlab进行快速原型设计和实验的用户。通过它的模型层，用户可以专注于问题本质，而不是算法细节，从而提高了工作效率。
