cplex实际操作

Matlab是一种强大的科学计算软件，它不仅可以进行数据分析和可视化，还可以进行数值计算和优化问题求解。

而Cplex是一种著名的数学优化软件包，可以用来解决线性规划、整数规划、混合整数规划等问题。

在本文中，我们将介绍如何在Matlab中调用Cplex来求解优化问题，并给出一个简单的例子，帮助读者更好地理解这个过程。

【步骤】1. 安装Matlab和Cplex我们需要在电脑上安装Matlab和Cplex软件。

Matlab全球信息湾上有学术版可以免费下载，而Cplex是商业软件，需要购买授权。

安装完成后，我们需要将Cplex的路径添加到Matlab的搜索路径中，以便Matlab可以找到Cplex的相关函数。

2. 编写Matlab脚本接下来，我们需要编写一个Matlab脚本来调用Cplex求解优化问题。

我们需要定义优化问题的目标函数、约束条件和变量范围。

我们可以使用Cplex的函数来创建优化问题，并设置相应的参数。

我们调用Cplex的求解函数来求解这个优化问题。

以下是一个简单的例子：定义优化问题f = [3; 5; 2]; 目标函数系数A = [1 -1 1; 3 2 4]; 不等式约束系数b = [20; 42]; 不等式约束右端项lb = [0; 0; 0]; 变量下界ub = []; 变量上界创建优化问题problem = cplexoptimset();problem.Display = 'on'; 显示求解过程[x, fval, exitflag, output] = cplexmilp(f, A, b, [], [], [], [], lb, ub, [], problem);显示结果disp(['最优解为：', num2str(x)]);disp(['目标函数值为：', num2str(fval)]);disp(['退出信息为：', output.cplexstatusstring]);```在这个例子中，我们定义了一个线性整数规划问题，目标函数为3x1 + 5x2 + 2x3，约束条件为x1 - x2 + x3 <= 20和3x1 + 2x2 + 4x3 <= 42。

cplex操作有很多种方法（1）使用interactive optimizer首先到在安装文件的目录下找到CPLEX的執行檔,其路徑如下:C:\ILOG\CPLEX12.1\bin\ bin文件夹中，双击cplex.exe 运行；CPLEX可支援許多指令,鍵入help便可得到這些指令的清單及其敘述 p.s.CPLEX亦可接受不同形式的指令,因此您可以輸入指令全名,或是各指令的第一個字母,大小寫皆可當下達enter的指令後,Cplex會要求您給定新問題的名稱,接著問題必須如以下的順序來輸入(類似我們求解LP問題時所列的問題格式):objective function(目標函式)constraints(限制式)bounds(變數的個別範圍)輸入完整的問題後,記得在最後一行鍵入end,表示您已完成問題的輸入。

關於bounds: 若無特別規定個別變數的變動範圍,CPLEX 將會自動設定其default值return 的用法: 分隔過於冗長的限制式ex. time : -x1 + x2 + returnx3 <= 20 returnlabor : x1 – 3x2+x3 <=30 returnMatlab与cplex的混合编程1.安装matlab（cplex只支持>7.5版本的互联）和cplex12.12.点击matlab中file—setpath---添加安装盘中cplex安装文件下的matlab包，和example中的matlab示例。

3．在matlab的help中输入cplex，查找到cplex的教程，找到matlab和cplex互联教程，学习吧。

4．Matlab与cplex互联，默认的格式为min f*xst. Aineq*x <= bineqAeq*x = beqlb <= x <= ub编程时注意相互转换为标准格式。

5．。

『实践』Yalmip+Ipopt+Cplex使⽤⼿册（⽂末附程序）Yalmip+Ipopt+Cplex使⽤⼿册(⽂末附程序)1.软件版本Cplex 12.6.2，Matlab R2014a， 3.12.9，2.Cplex添加⽅法破解版下载地址：其中community-edition可以免费试⽤，但最多只能计算1000个变量或1000个约束条件的优化问题。

点击安装，安装步骤默认操作即可。

点击Matlab中的，点击，找到路径并将其添加，最后点击即可。

然后在Matlab命令⾏窗⼝输⼊，出现帮助⽂档，代表添加成功。

3.Ipopt添加⽅法需要的组件：VC_redist.x64和ww_ifort_redist_intel64_2017.0.109.msi链接2：在打开的界⾯中选择图1-1即可。

图1Ipopt下载地址：（最新版本3.12.9）Ipopt下载链接：链接：https:///s/1tWBRJ7syW-WctcL1LkB06w 密码：1n3m （以前的版本3.12.6）下载下来后解压缩，打开⽂件，⽬录如下图1-2。

图2打开MATLAB，设置路径-》添加并包含⼦⽂件夹-》选择Ipopt路径-》保存。

见下图1-3。

图3右键运⾏图2中的opti_Install。

出现提⽰让你安装optiMEXFiles_mexw64_2_27，回车⼏下，弹出窗⼝，找到optiMEXFiles_mexw64_2_27（不需要⾃⼰⼿动解压）选中即可。

VC_redist.x64和ww_ifort_redist_intel64_2017.0.109.msi ，这两个组件⾃⼰⼿动安装，注意版本即可。

注意下图中框框中的组件我已经安装好了，如果没有安装，是会有提⽰的。

IPOPT 3.12.94.Yalmip添加⽅法下载地址：https://yalmip.github.io/（最新版本）下载链接：/s/1eRBhRlK 密码：dv4o（之前版本）将下载的⽂件解压，设置路径-》添加并包含⼦⽂件夹-》选择Yalmip路径-》保存。

CPLEX初学笔记CPLEX是什么？CPLEX是一款数学解模工具，能够帮助你求解模型中的最优解或是可行解，当然也可以告诉你因为某某限制条件冲突而无解。

CPLEX怎么用？要让CPLEX帮你求解，首先必须让它读懂你的数学模型，简单的说，我们的数学模型文件必须采用一定的、规范的语句书写。

此外，解模还需要一组自变量的值作为数据输入，也就是我们的数据文件，显然，数据文件的书写也是需要一定格式的。

因此，我们使用CPLEX求解的过程，其实也就是书写模型文件与数据文件，然后运行CPLEX、等待答案。

如何调用CPLEX工作？我个人分为了以下三种方法：1. AMPL脚本语言调用（个人认为最简单、易学的方法）AMPL脚本语言位于用户与数学解模工具之间，简单的说，用户使用AMPL脚本语言的语法书写自己的数学模型，然后同样以AMPL既定的格式排版数据文件。

完成之后，运行命令执行数学解模工具，请注意，这里说的是数学解模工具，而非仅仅是CPLEX。

因为AMPL能够支撑多种数学解模工具，例如Gurobi，MINOS，SNOPT，CPLEX等等。

我们可以简单的通过键入option solver cplex来指定使用CPLEX工具进行解模。

何处下载AMPL相关软件?下载AMPL+CPLEX工具，个人推荐到AMPL官方网站上下载，给个可靠的下载链接吧：/DOWNLOADS/index.html在这个地址上，可以找到AMPL + MINOS 5.5 + CPLEX 11.2 + Gurobi 2.0 +Kestrel的一体免费简装包下载，这也是我自己使用的版本。

同级的目录中，还可以进入EXAMPLE下载一些例子教程什么的，或是进入Complete download details，找到更详细的下载列表。

如何使用AMPL写数学模型文件和数据文件?打开写字板或是记事本，即可开始书写AMPL的模型文件与数据文件，之后键入命令关联先前已写的模型与输入数据文件，执行求解过程。

C++中使用Cplex的环境设置问题1.在Visual Studio中设置头文件路径：工具|选项|项目和解决方案|C++目录|包含文件，添加头文件C:\ILOG\CPLEX101\includeC:\ILOG\Concert23\include注：这一步会告诉VS有关Cplex(求解的核心算法)和Concert（建模时要用的类）的头文件在什么地方。

一次设置，对所有项目有效(once for all)。

2.在Visual Studio中设置库文件：项目|<my project>属性|配置属性|链接器|输入|附加依赖项，添加库文件（注意是库文件，而不是库文件路径）C:\ILOG\CPLEX101\lib\x86_.net2005_8.0\stat_mta\cplex101.lib（这里的stat_mta表示是用静态多线程，如果是动态多线程，换作stat_mda）C:\ILOG\CPLEX101\lib\x86_.net2005_8.0\stat_mta\ilocplex.libC:\ILOG\Concert23\lib\x86_.net2005_8.0\stat_mta\concert.lib注：我原本想在“工具|选项|项目和解决方案|C++目录|库文件”处添加，达到once for all的效果，可就他妈的不行，I really don't know why,我越来越看不懂VS了。

如果哪个看官对VS很了解的话，请深入浅出地给在下回个帖子，帮助分析一下。

3.其它，在“项目|<my project>属性|配置属性”下设置（都不是once for all的，只对当前项目有效）（1）选配置为“release”而不是“debug”（2）C/C++|常规检测64为可移植性问题——否（感觉这一步不是非常必要）（3）C/C++|预处理器预处理器定义——加上IL_STD注:这一步据说是使用C++标准模板库STL必须的，也是ILOG写的一个貌似跟数据库相关的宏，老衲不是很懂。

python调用cplex算例如何使用Python调用Cplex算例介绍：在数学规划和操作研究中，IBM的CPLEX是一个广泛使用的解决方案。

它用于解决线性规划、整数规划、混合整数规划和二次规划等优化问题。

Python作为一种流行的编程语言，提供了丰富的库函数和工具，使得调用Cplex算例变得非常简单和灵活。

本文将一步一步地介绍如何使用Python调用Cplex算例，让您可以更好地利用这个强大的工具来解决实际问题。

步骤一：安装Cplex和Python首先，您需要安装Cplex软件包和Python。

可以从IBM官方网站上下载最新版本的Cplex，并按照安装指南进行安装。

然后，下载并安装Python，建议使用最新的Python 3.x版本。

步骤二：安装Cplex Python库在Cplex安装完成后，您需要安装Cplex Python库，这样Python才能够与Cplex进行通信。

打开终端或命令提示符，运行以下命令来安装Cplex Python库：pip install cplex步骤三：导入Cplex库打开Python开发环境（例如IDE或Jupyter Notebook），在代码的开头部分导入Cplex库：pythonimport cplex步骤四：创建Cplex问题使用Cplex库中的`Cplex`类来创建一个Cplex问题对象。

例如，下面的代码创建了一个空的Cplex问题：pythonproblem = cplex.Cplex()步骤五：添加变量和约束通过调用Cplex问题对象的方法，您可以添加变量和约束到问题中。

例如，下面的代码添加了一个变量和一个约束：pythonproblem.variables.add(names=['x'], lb=[0.0], ub=[1.0], types=['C']) problem.linear_constraints.add(lin_expr=[[[['x'], [1.0]]]], senses=['L'],rhs=[1.0])这个例子中，我们添加了一个名为`x`的连续变量，它的取值范围是从0到1。

YALMIP 和 CPLEX 是数学建模和优化领域中常用的工具，它们可以帮助用户解决各种复杂的优化问题。

本文将介绍 YALMIP 和 CPLEX 的基本用法，并重点探讨了 implie 在优化问题中的应用。

1. YALMIPYALMIP 是一种专门为 MATLAB 和 Octave 设计的建模语言，用于求解各种优化问题。

它包含了一系列 MATLAB 工具箱，可以帮助用户将数学模型转化为可求解的优化问题。

YALMIP 支持线性规划、二次规划、整数规划、半定规划等多种优化问题的建模和求解。

YALMIP 的基本用法如下：1）定义变量：使用sdpvar 函数定义优化问题中的变量，可以是实数、整数或者矩阵；2）构建约束：使用 <=、==、>= 等符号构建优化问题的约束条件；3）定义目标函数：使用 objective 函数定义优化问题的目标函数；4）调用求解器：使用 optimize 函数调用相应的求解器进行求解。

2. CPLEXCPLEX 是一种商业化的数学优化软件，由 IBM 公司开发。

它提供了一套强大的优化算法，可以高效地求解线性规划、整数规划、混合整数规划等各种优化问题。

CPLEX 的特点是速度快、鲁棒性强、支持大规模问题的求解，并且具有良好的可扩展性。

CPLEX 的基本用法如下：1）导入数据：将优化问题的系数矩阵、约束条件、目标函数等数据导入 CPLEX；2）设置参数：根据实际情况设置 CPLEX 的求解参数，例如求解时间限制、精度要求等；3）调用求解器：使用 CPLEX 提供的接口函数调用相应的求解器进行求解；4）获取结果：从 CPLEX 中获取最优解、最优值等求解结果。

3. implie 的用法implie 是逻辑运算中常用的关键词，表示蕴含关系。

在 YALMIP 和CPLEX 中，implie 通常用于建模优化问题中的逻辑约束。

当某个变量的取值满足一定条件时，另一个变量的取值需要满足特定的约束条件。

java cplex调用示例如何在Java中使用CPLEX进行求解使用IBM CPLEX是一种常见的求解线性规划和整数规划问题的方法。

CPLEX是一种高效的数学优化库，它提供了多种求解算法和优化策略。

在本文中，我将带你一步一步了解如何在Java中使用CPLEX进行求解，并提供一些示例代码。

1. 安装CPLEX库首先，你需要将CPLEX库安装到你的计算机上。

CPLEX可以从IBM官网上下载，并根据相应的操作系统进行安装。

安装完成后，你将获得一个包含CPLEX 库文件的文件夹。

2. 配置Java项目在Java项目中使用CPLEX之前，你需要配置相应的构建路径。

这可以通过在Eclipse或IntelliJ等集成开发环境中导入CPLEX库来完成。

你可以选择将CPLEX 库文件直接复制到项目的lib文件夹中，或者通过修改项目的构建路径来引用库文件。

完成后，你可以开始在Java代码中使用CPLEX库。

3. 导入CPLEX库在Java代码文件的顶部，你需要导入CPLEX库。

这可以通过使用Java的import 语句来完成。

例如，在使用CPLEX的线性规划功能之前，你需要导入IloCplex 类。

导入语句如下：javaimport ilog.concert.*;import ilog.cplex.*;4. 创建求解器在使用CPLEX进行求解之前，你需要创建一个求解器对象。

这个对象将提供CPLEX求解算法的接口，并负责加载问题和求解。

你可以使用IloCplex类来创建一个求解器对象。

示例代码如下：javaIloCplex cplex = new IloCplex();5. 定义决策变量在使用CPLEX求解问题之前，你需要定义问题的决策变量。

CPLEX使用IloNumVar类表示决策变量。

你需要指定决策变量的类型、上下界和名称。

示例代码如下：javaint numVars = 3;double[] lb = {0.0, 0.0, 0.0};double[] ub = {40.0, 3.0, Double.MAX_VALUE};IloNumVar[] x = cplex.numVarArray(numVars, lb, ub);在上面的示例中，我们定义了3个决策变量，它们的下界分别为0.0、0.0和0.0，上界分别为40.0、3.0和无穷大。

matlab中利用yalmip调用cplex求解鲁棒模型的例子-概述说明以及解释1.引言1.1 概述在实际工程中，我们经常需要面对各种不确定性因素，并且对于这些因素需要建立鲁棒的数学模型来进行优化和求解。

鲁棒模型的求解是一个复杂而且困难的问题，需要借助于先进的数学工具和优化软件来实现。

本文将介绍如何利用Matlab中的YALMIP工具箱和CPLEX优化软件来求解鲁棒模型的问题。

通过本文的示例，读者可以了解到如何利用这两个工具来构建并求解复杂的鲁棒模型，以及如何分析模型的结果和讨论其实际应用价值。

通过本文的学习，读者将掌握利用YALMIP和CPLEX工具求解鲁棒模型的方法和技巧，为实际工程问题的求解提供了一种全新的思路和工具。

1.2 文章结构:本文将分为三个主要部分，分别是引言、正文和结论。

在引言部分，我们将介绍本文的背景和意义，概述所要讨论的内容，以及对文章结构进行简要说明。

正文部分将分为三个小节：Matlab简介、YALMIP简介和CPLEX简介。

在Matlab简介中，我们将介绍Matlab的概念和基本用法，为后续讨论做好铺垫；在YALMIP简介中，我们将介绍YALMIP这个优化建模工具箱的特点和用法；在CPLEX简介中，我们将介绍CPLEX这个优化软件的特点和用法。

最后，在结论部分，我们将以一个实例分析的形式展示如何利用YALMIP调用CPLEX求解鲁棒模型，并对结果进行讨论和展望未来研究方向。

1.3 目的本文的主要目的是介绍如何利用Matlab中的YALMIP工具包和CPLEX求解器来解决鲁棒优化问题。

通过具体的实例分析，帮助读者了解如何使用这些工具来建立和求解鲁棒模型，提高优化问题的稳健性和可靠性。

通过本文的阐述，读者可以学习到如何在Matlab环境下进行鲁棒优化建模和求解，为实际问题的解决提供了一个参考和指导。

同时，本文还旨在促进相关领域的交流与学习，推动鲁棒优化方法在实践中的应用和推广。

python中cplex的用法Cplex是一种商业最优化软件，常用于数学编程。

在Python中使用cplex需要先安装cplex模块。

安装cplex模块：1. 在命令行中执行命令：```conda install -c ibmdecisionoptimization cplex```2. 或者安装whl文件：从IBM官网下载Cplex Python API对应版本的whl文件，然后执行以下命令：```pip install cplex-xxx.whl```其中，xxx表示对应的Cplex Python API版本号。

使用cplex求解线性规划问题：在Python中调用cplex求解线性规划问题的基本步骤如下：```pythonimport cplex#创建一个问题实例problem = cplex.Cplex()#添加变量var_names = ['x1', 'x2']var_obj = [1.0, 2.0]var_lb = [0.0, 0.0]var_ub = [cplex.infinity, cplex.infinity]var_types = ['C', 'C'] #变量类型，C表示连续型变量，B表示0-1型变量problem.variables.add(names=var_names, obj=var_obj, lb=var_lb, ub=var_ub, types=var_types)#添加约束constraint_names = ['c1', 'c2']linear_constraints = [[['x1', 'x2'], [2.0, 1.0]], # c1: 2*x1 + x2 <= 3[['x1', 'x2'], [1.0, 3.0]] # c2: x1 + 3*x2 <= 4]constraint_rhs = [3.0, 4.0]constraint_senses = ['L', 'L'] #约束条件的符号，L表示<=，E表示=，G表示>=problem.linear_constraints.add(lin_expr=linear_constraints, senses=constraint_senses, rhs=constraint_rhs,names=constraint_names)#求解问题problem.solve()print("Solution status = ", problem.solution.get_status())print("Objective value = ",problem.solution.get_objective_value())print("Solution = ", problem.solution.get_values())```其中，Cplex的求解过程与结果都保存在problem对象中，可以通过调用相应的函数来获取结果。

使用环境是VS2010 ultimate英文版和Cplex12.6，在win8 X64系统下运行的，具体配置参见前几天写的文章：1.在VS2010中调用Cplex2.C++调用Cplex科研仿真日记（待更新）以下基本摘自getting started with Cplex文章中源代码，实现目标和约束条件以及边界如下：maximize x1+2x2+3x3;subject to{(-x1)+x2+x3<=20;x1-(3x2)+x3<=30;}Bounds{0<=x1<=40;0<=x2<=inf;0<=x3<=inf;}源代码如下（亲测，可以直接使用）：//**************************************************************//// the test version of Cplex with C++// time 10/1/2014// Di Zhang//*************************************************************//#include <ilcplex/ilocplex.h>#include<cstdlib>#include<iostream>ILOSTLBEGIN //#define ILOSTLBEGIN using namespace std;intmain(int argc, char **argv){IloEnv env;//construct an Cplex environment env, which belongs to a handle class IloEnv;try{IloModel model(env);// define the varies "env"IloNumVarArray vars(env);// define the varies vars(env), the x1, x2, x3 can be expressed with vars(0), vars(1), vars(2)// define the bounds of variesvars.add(IloNumVar(env, 0.0, 40.0));vars.add(IloNumVar(env));vars.add(IloNumVar(env));//objective to optimize:model.add(IloMaximize(env, vars[0]+2*vars[1]+3*vars[2]));//opjective: Maximize thex1+2*x2+3*x3;//subject to:model.add(-vars[0]+vars[1]+vars[2]<=20);model.add(vars[0]-3*vars[1]+vars[2]<=30);//expection processing, refer to "C++ try&catch"IloCplex cplex(model);if(!cplex.solve()){env.error()<<"Failed to optimize LP."<<endl;throw(-1);}IloNumArray vals(env);env.out() << "solution status = "<< cplex.getStatus() << endl;env.out() << "Solution value=" << cplex.getObjective() << endl;cplex.getValues(vals, vars);env.out() << "Values = " << vals << endl;}// cathch functions, refer to "C++ try&catch" catch(IloException&e){cerr << "Concert exception caught:" << e << endl; }catch(...){cerr << "Unknown exception caught" << endl;}env.end();//return 0;system("PAUSE");return EXIT_SUCCESS;}。