yalmip写的约束运行时间太长，怎么解决

Question

sdpvar.clean和now两个函数名字用时过长，什么原因

Answer 1

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针对您提到的YALMIP运行时间过长以及特定函数（如sdpvar.clean和now）使用时出现的问题，我们可以从几个角度探讨解决方案。

1. 优化YALMIP模型和求解策略

• 简化模型：检查您的SDP变量和约束条件，看是否有不必要的复杂度。简化模型可能意味着合并相似约束或减少决策变量的数量。

• 预处理：使用yalmip('simplify',1)在求解前尝试简化模型。虽然sdpvar.clean用于清理变量定义，但如果它运行时间过长，可能是由于模型的复杂性，考虑是否真的需要每次求解前都进行彻底的清理。

• 选择合适的求解器：不同的SDP求解器（如MOSEK, SeDuMi等）对不同类型的模型性能差异很大。通过optimize(sdpsettings('solver','your_solver'))选择一个更高效的求解器，并调整求解器的参数。

• 并行计算：如果模型允许，并且您的MATLAB版本支持，可以探索并行计算的可能性，但这通常依赖于求解器的支持。

2. 函数执行时间过长问题

• sdpvar.clean和now：
  • sdpvar.clean长时间运行可能是因为处理了大量的sdpvar对象。确保您仅在真正需要时调用它，比如在模型构建完成后但求解之前。
  • now函数用于获取当前时间，通常不会是性能瓶颈，除非在循环中频繁调用。如果它成为问题，可能是在某个循环或大量重复调用中的上下文中使用不当。

3. 示例代码优化

如果您想展示如何设置快速求解，但没有具体模型，这里是一个简化的示例，展示如何设置求解器和简化选项：

% 假设您有一个SDP问题定义
X = sdpvar(2,2,'symmetric'); % 示例变量
constraints = [X >= 0, trace(X) == 1]; % 示例约束
objective = -trace(X); % 示例目标函数

% 简化模型（可选）
yalmip('simplify',1);

% 设置求解器和优化选项
options = sdpsettings('solver','mosek'); % 假定使用MOSEK，根据实际情况选择
% 如果确需清理，考虑在模型构建后单次调用
% sdpvar.clean(X);

% 求解
[sol,info] = optimize(constraints,objective,options);

% 输出结果
disp(sol);

4. 性能分析

• 使用MATLAB的profiler工具来识别代码中的瓶颈。这可以帮助您了解是YALMIP本身的处理、模型构建还是求解过程中的哪个部分导致了延迟。

如果您需要进一步的具体优化，提供更详细的模型信息或遇到的具体错误将会非常有帮助。