YALMIP WARNING解决记录:未约束的变量

在做毕设仿真使用YALMIP求解优化问题时，遇到了如下警告:You have unbounded variables in an implication leading to a lousy big-M relaxation.大概是说在一个蕴含式中有未约束的变量，导致了一个糟糕的大M松弛。这个警告是由于在约束条件中有未约束的变量，导致了松弛问题的求解困难。但检查了代码后并没有发现未被约束的变量，于是查阅了YALMIP的官方文档，找到了解决方法，记录如下。

YALMIP在提取模型中的边界时不执行任何深度边界传播，即派生隐式边界。也就是说即使在原始数学模型中，变量的边界是明确的，YALMIP也不会自动推断这些边界。以一个简单的例子说明这个问题:

假设我们有以下两个约束条件:


其中和分别为的下界和上界。显然，的边界同样是，但YALMIP并不会自动推断这一点。因此，我们需要手动添加绑定。

对于更加复杂的情况，同样需要我们事先推断出变量的边界，然后在代码中添加明确的约束条件。