混合整数非线性规划

混合整数非线性规划matlab代码，需要者请下吧~

% NONLINEAR MIXED INTEGER PROGRAM SOLVER
%   This program solves mixed integer problems with a branch and bound
%   method.
%
%   Further work:
%   Add heuristics to create a good initial integer solution
%   Add cuts to the problem （branch and cut method）
%
%   Some testing with the problem shows that it works well with up to 
%   around 30 integer variables and 10000 nlp variables.
%
% Version 1 - MILP by Thomas Tr鰐scher 2009
% Version 2 - MINLP by John Hedengren 2012

% Results:
% x_best - best integer solution found
% f_best - best objective found

clear all
close all

tic;

addpath（‘apm‘）

% select server
%server = ‘http://apmonitor.com‘;
%server = ‘http://byu.apmonitor.com‘;
server = ‘http://xps.apmonitor.com‘;

% application name
app = ‘minlp‘;

% clear previous application
apm（serverapp‘clear all‘）;

% load model （can edit with text editor）
edit minlp.apm
apm_load（serverapp‘minlp.apm‘）;

%
% Local Options
%
o.display = ‘iter‘;
% Algorithm display [iterimprovefinaloff]
%
o.iterplot = true;
% Plot upper and lower bounds on objective function value while iterating
% [truefalse]
%
o.solver = 1;
% NLP solver （1=apopt2=bpopt3=ipoptetc）
%
o.Delta = 1e-8;
% Stopping tolerance of the gap （f_integer-f_lp）/（f_integer+f_lp）
%
o.maxNodes = 1e5;
% Maximum number of nodes in the branch and bound tree to visit
%
o.branchMethod = 3;
% 1 - depth first 2 - breadth first 3 - lowest cost 4 - highest cost
%
o.branchCriteria = 1; 
% 1 - most fractional 2 - least fractional 3 - highest cost 4 - lowest cost
%
o.intTol = 1e-6;
% Integer tolerance

apm_option（serverapp‘nlc.solver‘o.solver）;
apm_option（serverapp‘nlc.imode‘3）;

%Small test problem optimal solution should be -21
lb = [0 0 0 0]‘;
ub = [1 1 1 1]‘;
yidx = true（41）;
nx = size（lb1）;
for j = 1:nx
    xi = [‘x[‘ int2str（j） ‘]‘];
    apm_info（serverapp‘SV‘xi）;
end

%Assume no initial best integer solution
%Add your own heuristic here to find a good incumbent solution store it in
%f_besty_bestx_best
f_best = inf;
y_best = [];
x_best = [];

%Variable for holding the objective function variables of the lp-relaxation
%problems
f = inf（o.maxNodes1）;
f（1） = 0;
fs = inf;
numIntSol = double（~isempty（y_best））;

%Set of problems
S = nan（sum（yidx）1）;
D = zeros（sum（yidx）1）;

%The priority in which the problems shall be solved
priority = [1];
%The indices of the problems that have been visited
visited = nan（o.maxNodes1）;

%Plot each iteration?
i=0;
if o.iterplot
    figure;
    hold on;
    title（‘Bounds‘）
    xlabel（‘Iteration‘）
    ylabel（‘Obj. fun. val‘）
end
%% Branch and bound loop
while i==0 || isinf（f_best） || （~isempty（priority） &&  （（f_best-min（fs（priority）））/abs（f_best+min（fs（priority））） > o.Delta） &&  i    %Is the parent node less expensive than the current best
    if i==0 || fs（priority（1））        %Solve the LP-relaxation problem
       

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----
     文件         408  2012-03-17 03:42  apm\apm.m
     文件         494  2012-03-17 03:42  apm\apm_info.m
     文件         760  2012-03-17 03:42  apm\apm_load.m
     文件         336  2012-03-17 03:42  apm\apm_meas.m
     文件         176  2012-03-17 03:42  apm\apm_option.m
     文件         923  2012-03-17 03:42  apm\apm_sol.m
     文件         391  2012-03-17 03:42  apm\apm_t0.m
     文件         294  2012-03-17 03:42  apm\apm_tag.m
     文件         544  2012-03-17 03:42  apm\apm_var.m
     文件         545  2012-03-17 03:42  apm\apm_web.m
     文件         477  2012-03-17 03:42  apm\csv_data.m
     文件         357  2012-03-17 03:42  apm\csv_element.m
     文件         766  2012-03-17 03:42  apm\csv_load.m
     文件         352  2012-03-17 03:42  apm\csv_lookup.m
     文件         287  2012-03-17 03:42  apm\parse.m
     文件        1036  2012-03-19 12:55  minlp.apm
     文件       10028  2012-03-19 14:16  minlp.m
     文件        1542  2014-02-12 13:54  license.txt