今天看论文 Double row layout problem. 最后提到一种方法，使用启发式算法生成解当做初始解给Gurobi求解。这样的结合求解可以提高求解效率。主要用到Yalmip 中的 assign 以及usex()命令

例如：

x = sdpvar(1,1);
assign(x,pi);
optimize([sin(x)^2 <= .1],x,sdpsettings('usex0',1));

我添加的程序片段如下：

aa=[ 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 NaN 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 NaN NaN 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 NaN NaN NaN 0 1 1 1 1 1 1 1 1 NaN NaN NaN NaN 0 1 1 1 1 1 1 1 NaN NaN NaN NaN NaN 0 1 1 1 1 1 1 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0 1 1 1 1 1 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0 1 1 1 1 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0 1 1 1 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0 1 1 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0 1 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0]; %这是启发式算法得到的结果 assign(a,aa); % 把aa 的值赋给变量a ops = sdpsettings('solver','gurobi','usex0',1,'gurobi.TimeLimit',10); % 使用 usex0() 命令使Yalmip识别值。

没有使用启发式算法生成初始解的结果：

Explored 17397 nodes (390282 simplex iterations) in 8.74 seconds

使用启发式算法生成初始解的结果：

Explored 7552 nodes (199913 simplex iterations) in 4.71 seconds

可以看出求解时间，搜索nodes 和 Simplex iterations 得到大规模的降低，提高了求解效率。

这是一个好方法，以后可以用到。另外Yalmip中有很多有意思的操作，自己要好好摸索，及时总结。