MATLAB使用LMI-Tools中mincx求解器解决EVP问题遇到困难

MATLAB使用LMI-Tools中mincx求解器解决EVP问题遇到困难
要解决的问题为

对应的LMI为

前期的代码如下

关键在于一起不知道如何求取mincx求解器中的c，看了相关的资料也一头雾水。尝试写过但好像完全不对

% 定义目标函数的系数矩阵C
C = [1];

% 设置mincx函数的选项参数
options = [];
options.maxit = 1000;
options.tol = 1e-6;

% 调用mincx函数并求解LMIs
[status,X] = mincx(P,C,[],[],[],options);

% 检查是否成功求解LMIs，并输出结果
if status == 1
    gamma = 1/sqrt(X);
    disp(['The minimum gamma is ', num2str(gamma)]);
else
    disp('Failed to solve LMIs.');
end

以下答案由GPT-3.5大模型与博主波罗歌共同编写：
根据你提供的信息，很难判断你可能遇到了什么具体的问题。因此，我会尝试提供一些通用的关于使用LMI-Tools中mincx求解器解决EVP问题的建议。

首先，确定你理解的是什么是EVP问题和如何使用mincx求解器来解决它。对于EVP问题，它通常可以被表示为带有特定约束条件的广义特征值问题。而mincx求解器则可以用来最小化一个特定的线性目标函数，同时满足一些特定的线性矩阵不等式限制。

其次，确定你已经正确地将EVP问题转化为了LMI形式，并且这个LMI问题已经有了一个可行的解。你可以尝试使用内置的LMI算法来解决这个问题，然后再使用mincx求解器来进一步优化解决方案。

最后，试着仔细研究mincx求解器的用法和参数设置。通常来说，你需要预先确定调整参数的策略，并进行一些实验来确定哪些参数对你的问题来说是最重要的。

以下是一个基本的代码框架作为参考：

# 导入必要的库和LMI-Tools
from lmistuff import *

# 定义一个LMI问题
prob = lmiprob()

# 定义变量x和一些常数
x = [prob.add_var(str(i)) for i in range(n)]
a = ...
b = ...
c = ...

# 定义LMI约束
prob.add_lmi(a*x + b*x.T + c <= 0)

# 使用LMI算法进行求解
r = prob.solve(method='bc')

# 检查求解是否成功
if r['feasi'] and r['obj'] < Inf:
  print('Feasible solution found!')
  # 使用mincx求解器进一步优化解决方案
else:
  print('No feasible solution found.')

以上代码框架仅供参考，具体实现可能会根据你的具体问题而有所不同。希望这些建议能够对你有所帮助！
如果我的回答解决了您的问题，请采纳！