MATLAB代码：基于列约束生成法CCG的两阶段鲁棒问题求解

MATLAB代码：基于列约束生成法CCG的两阶段鲁棒问题求解

关键词：两阶段鲁棒 列约束生成法 CCG算法 鲁棒优化

参考文档：《Solving two-stage robust optimization problems using a column-and-constraint generation method》

仿真平台：MATLAB YALMIP+CPLEX

优势：代码注释详实，适合参考学习，非目前烂大街的微网两阶段规划版本，请仔细辨识！

主要内容：代码构建了两阶段鲁棒优化模型，并用文档中的相对简单的算例，进行CCG算法的验证，此篇文献是CCG算法或者列约束生成算法的入门级文献，其经典程度不言而喻，几乎每个搞CCG的两阶段鲁棒的人都绕不过此篇文献，所以萌新们或者新手们赶紧冲起来学习吧！

这段程序主要是一个优化问题的求解过程，涉及到主问题和子问题的求解。下面我将对程序进行详细的解释和分析。

首先，程序的开头使用了一些命令来清除变量、关闭窗口等。然后，定义了一些参数和变量，包括不确定性参数d、主问题参数MP、子问题参数SP、KKT参数和优化器设置opt。

接下来，程序进入主问题求解的过程。主问题的目标是最小化MPFunc + theta，其中MPFunc是一个关于MP.Y和MP.Z的函数，theta是一个变量。主问题的约束包括MPconstrains、theta 大于= SPFunc、SPconstrains和dconstrains。其中，MPconstrains是一个关于MP.Y和MP.Z的约束，SPFunc是一个关于MP、SP和d的函数，SPconstrains是一个关于SP.X的约束，dconstrains是一个关于d的约束。通过调用优化器，求解主问题，并将结果存储在result中。最后，将MPFunc + theta的值赋给LB。

然后，程序进入子问题求解的过程。子问题的目标是最大化-SPFunc，其中SPFunc是一个关于MP、SP、KKT和d的函数。子问题的约束包括SPconstrains、dconstrains和KKT的约束。通过调用优化器，求解子问题，并将结果存储在result中。最后，将SPFunc的值加上MPFunc的值赋给UB。

接下来，程序进入CCG（Cutting-Plane Generation）迭代过程。在迭代过程中，程序使用while循环，直到UB和LB的差的绝对值小于1e-5为止。在每次迭代中，程序根据当前的UB和LB的值，更新SP的约束和MP的约束。然后，再次求解主问题和子问题，并更新UB和LB的值。迭代次数n加1。

最后，程序定义了几个子函数，包括MPParams、MPconstrainsAndFunc、SPParams、SPConstrainsAndFunc、KKTParams、SPKKT和UncertaintySet。这些子函数分别用于定义和计算主问题和子问题中的参数、约束和目标函数。

综上所述，这段程序主要是一个优化问题的求解过程，通过迭代的方式不断更新UB和LB的值，直到收敛为止。程序涉及到的知识点包括优化理论、线性规划、对偶问题、不确定性建模等。通过对程序的分析和理解，可以了解优化问题的求解过程和相关的数学理论。

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