CPLEX中文教程(第二章)

CPLEX 121. 简介................................................................. 3..2. 怎么用Cplex运行模型 (3)3. Cplex 概览........................................................... 3..3.1线性规划......................................................... 3.3.2二次约束规划....................................................4.3.3混合整数规划....................................................4.3.4可行松弛性...................................................... 5.3.5解池：产生和保持多解........................................... 5.4. GAMS 选项.......................................................... .9..5. Cplex选项总结 (10)5.1预处理和一般选项 (10)5.2单纯形法选项................................................... 1.25.3单纯形法的限制选项 (12)5.4单纯形法的容限选项 (13)5.5障碍特殊选项.................................................. 1.35.6筛选特殊选项................................................... 1.35.7混合整数规划选项 (13)5.8混合整数规划限制选项 (15)5.9混合整数规划解池选项 (16)5.10混合整数规划容许度选项....................................... 1.65.11输出选项...................................................... 1.75.12 GAMS/Cplex选项文件......................................... 1.76. 特殊备注 (18)6.1物理内存限制................................................... 1.86.2使用特殊有序集 (18)6.3使用半连续半整数变量 (19)6.4为求解MIP问题耗尽内存 (19)6.5不能证明整数最优 (20)6.6从混合整数规划的解开始 (20)6.7使用可行松弛性 (21)7. GAMS/ CPLE）日志文件 (22)8. CPLEX选项的详细说明 (25)1.简介GAMS/Cplex是一种用于GAMS （The General Algebraic Modeling System通用代数建模系统）的求解器，它使得用户可以把GAMS（通用代数建模系统的）的高级建模功能跟Cplex优化器的优势结合起来。

（个人总结的ILOG-CPLEX最简约的建模和使用方法，非常实用）数学规划模型可描述极为复杂的实际问题。

利用优化算法，应用程序能迅速找到这些问题模型的解决方案。

ILOG CPLEX 的速度非常快，可以解决现实世界中许多大规模的问题，并利用现在的应用系统快速提交可靠的解决方案。

这一特点可以从它在全球各地的使用情况和能在极端苛刻条件下应用的现状得到完全证明。

它能够处理有数百万个约束(constraint) 和变量，而且一直刷新数学规划的最高性能记录。

ILOG CPLEX接受的优化问题的一般形式：其中x中的决策变量可指定为连续类型（NumVarType.Float）或离散（整数）类型（NumVarType.Int）；下界lb最小至零（即决策变量非负），上界最大至C#可处理的最大值（System.Double.MaxValue）。

这里规定所有不等式约束的方向为“错误！未找到引用源。

”。

调用CPLEX求解前需要给出：double[] c ——优化函数向量，数组长度为决策变量个数；这里要看看c能否为数组的数组，添加目标函数时能否按照数组的数组添加；double[][]var ——其行数为决策变量的组数，其列数应为决策变量的个数；double[][] A_le ——不等式约束矩阵，其列数应为决策变量的个数；double[] b_le ——不等式约束界，数组长度与A_le的行数保持一致；double[][] A_eq ——等式约束矩阵，其列数应为决策变量的个数；double[] b_eq ——等式约束界，数组长度与A_eq的行数保持一致；double[] lb ——决策变量的下界，数组长度与决策变量个数保持一致，若某个x[i]无下界则置为0；double[] ub ——决策变量的上界，数组长度与决策变量个数保持一致，若某个x[i]无上界则置为System.Double.MaxValue；double[] xt ——决策变量类型，数组长度与决策变量个数保持一致；xt[i] = NumVarType.Float 表示连续变量，xt[i] = NumVarType.Int表示整数变量；若混合整数规划问题退化为线性规划问题（即所有xt[i] = NumVarType.Int）则可省略xt；【注】为调用ILOG CPLEX，项目中需要添加引用——指定路径下的ILOG.CONCERT.DLL及ILOG.CPLEX.DLL，同时为调用求解器本身，需要加载CPLEX.DL L（可置于程序所在目录）；此外需要使用命名空间ILOG.CONCERT 及ILOG.CPLEX。

Package‘Rcplex’April6,2023Version0.3-6Title R Interface to CPLEXDescription R interface to CPLEX solvers for linear,quadratic,and(linear and quadratic)mixed inte-ger programs.Support for quadratically constrained programming is available.See thefile``IN-STALL''for details on how to install the Rcplex package in Linux/Unix-like and Windows sys-tems.Support for sparse matrices is provided by an S3-style class``sim-ple_triplet_matrix''from package slam and by objects from the Matrix package class hierarchy. LazyLoad yesDepends R(>=2.6.0),slamImports methodsEnhances MatrixSystemRequirements IBM ILOG CPLEX libraries and headersLicense LGPL(>=2.0)URL https:///projects/rcplexNeedsCompilation yesAuthor Hector Corrada Bravo[aut],Kurt Hornik[ctb](<https:///0000-0003-4198-9911>),Stefan Theussl[aut,cre](<https:///0000-0002-6523-4620>)Maintainer Stefan Theussl<****************************>Repository CRANDate/Publication2023-04-0611:40:11UTCR topics documented:Rcplex (2)Rcplex.close (6)Rcplex_solve_QCP (7)Index101Rcplex Solve optimization problem with CPLEXDescriptionInterface to CPLEX solvers for linear quadratic and(linear or quadratic)mixed-integer programs.The general statement of the problem ismin 12x Qx+c xs.t Ax≤blb≤x≤ubIf Q==NULL then the problem is linear,if any value of the vtype argument is"B"or"I"then the prob-lem is a mixed-integer program.The control argument is used to set CPLEX’s many parameters.See details.The objsense determines if the problem is a maximization or minimization problem.The sense argument is used to set the constraint directions.UsageRcplex(cvec,Amat,bvec,Qmat=NULL,lb=0,ub=Inf,control=list(),objsense=c("min","max"),sense="L",vtype=NULL,n=1)Argumentscvec The linear coefficient of the objective functionAmat The constraint matrix(requires ncol(Amat)==length(cvec))bvec The constraints right-hand side(requires length(bvec)==nrow(Amat))Qmat The quadratic coefficient of the objective function.If NULL the problem is lin-ear.If not NULL,it must be a symmetric positive semidefinite matrix of sizelength(cvec)by length(cvec).Default NULLlb Lower bound on the problem variables.If length(lb)==1then lb is the lowerbound of all variables.Otherwise,length(lb)==length(cvec).Set lb=-Infto have no lower bound.Default0.ub Upper bound on the problem variables.See lb for further details.Default Inf.control A list of CPLEX parameters.See*Details*objsense Either"max"or"min",determines the optimization direction.Default"min"sense The direction of the inequality in each constraint.If length(sense)==1then thesame value is taken for each constraint.Can be one of"L"(less than or equal),"G"(reater than or equal)or"E"(equal).Requires length(sense)==length(bvec).Default"L".vtype Determines the type of each problem variable.Can be one of"C"(continuous), "I"(integer)or"B"(binary).If length(vtype)==1the same value is taken forall variables.Otherwise,requires length(vtype)==length(ctype).Default"C".n Determines the maximal number of solutions the solver should return in case of an MIP with more than one solution at optimum.If CPLEX should searchfor"all"solutions then n has to be set to NA.In CPLEX this is also calledpopulating the solution pool.The parameters solnpoolagap,solnpoolgap,and solnpoolintensity influence the search for multiple solutions(see alsothe control argument below for details).Available from CPLEX11.0on.Rcplex()raises a warning if an older version of CPLEX is used and n>1.De-fault1.DetailsMatrices A and C may be sparse matrices from a class in the hierarchy defined by the Matrix pack-age.In that case,the internal casting functions are used to create the proper data structures to pass to CPLEX,which is similar to the column-major storage mode defined by the dgCMatrix-class defined by the Matrix package.We also provide a simple S3-style class for sparse matrices simple_triplet_matrix,as used in the relations package.Matrices A and C can be objects of this class.See the examples for example usage.simple_triplet_matrix objects MUST be in column-major order.The control argument can be used to set CPLEX’s many parameters,including the particular algorithm used for solving the given problem.See the ILOG CPLEX Parameters guide for further details.The following parameters are supported:trace:Turn CPLEX output on(1)or off(0).Default1.maxcalls:Number of calls to the CPLEX optimizer before license is released.Set to1to get a new license on every call to Rcplex.Can be any positive number.Default500.method:Algorithm to use(Default0):0:Automatic:CPLEX chooses algorithm automatically1:Primal Simplex2:Dual Simplex3:Network Simplex4:Barrierpreind:Turn presolver on(1)or off(0).Default1.aggind:Limit on the number of applications of the aggregator.Possible Values:-1(automatic),0 (do not use),any positive integeritlim:Maximum number of simplex iterations.Can be any nonnegative number.Default1e8.epagap:Absolute MIP optimality gap tolerance.Can be any nonnegative number.Default1e-6.epgap:Relative MIP optimality gap tolerance.Can be any nonnegative number.Default1e-4.tilim:Time limit in seconds of call to optimizer.Can be any nonnegative number.Default1e75.disjcuts:Indicator for disjunctive cuts used in MIP solver.Must be in-1:3.Default0(automatic).mipemphasis:Indicator for MIP solver emphasis.Must be in0:4.Default0(balance optimality and feasibility)cliques:Indicator for clique cuts in MIP solver.Must be in-1:2.Default0(automatic)nodesel:Node selection strategy in MIP solver.Must be in0:3.Default1(best-bound search).probe:Probe level in MPI solver.Must be-1:3.Default0(automatic)varsel:Variable selection strategy in MIP solver.Must be in-1:4.Default0(choose best method automatically).flowcovers:Indicator forflowcover cuts in MIP solver.Must be in-1:2.Default0(automatic).solnpoolagap:Sets an absolute tolerance on the objective value for the solutions in the solution pool.Can be any nonnegative real number.Ignored in versions<11.0of CPLEX.Default0 solnpoolgap:Sets a relative tolerance on the objective value for the solutions in the solution pool.Can be any nonnegative real number.Ignored in versions<11.0of CPLEX.Default0 solnpoolintensity:Controls the trade-off between the number of solutions generated for the solu-tion pool and the amount of time and memory consumed.Must be in0:4.Ignored in versions<11.0of CPLEX.Default0(automatic).round:Flag indicating if integer solutions for MIPs should be rounded before returning.In some cases,CPLEX returns slightly infeasible integer solutions.Setting this option to1ensures that the returned solution is integral by rounding.Default0(no rounding).ValueReturns a list with the following components,or,if n>1a list of length equal to the number of optimal solutions containing the following components for each solution:xopt Values of problem variables at optimum.obj Value of objective function at optimum.status Solution status.See CPLEX documentation for meaning of status codes.extra List with extra information about solution with componentsslack:Values of slack variables for inequality constraints.nodecnt:(IF MIP PROBLEM)Number of nodes in the search tree evaluatedlambda:(IF NOT MIP PROBLEM)Values of dual variables at optimumAuthor(s)Hector Corrada Bravo and Stefan TheusslReferencesIBM ILOG CPLEX Optimization Studio documentationSee AlsoRcplex.close,optimExamples##A linear program(this is lpex1.c in the CPLEX examples)cvec<-c(1,2,3)Amat<-matrix(c(-1,1,1,-1,3,-1),byrow=TRUE,nc=3)bvec<-c(20,-30)ub<-c(40,Inf,Inf)res<-Rcplex(cvec,Amat,bvec,ub=ub,objsense="max",sense=c( L , G )) print(res)##A linear program with random data##use the barrier methodn=20;m=25nnz<-trunc(.2*m*n)##entries in simple_triplet_matrix clas##*must*be in column major ordernnz<-sort(sample(m*n,nnz,replace=FALSE)-1)Amat<-simple_triplet_matrix(i=(nnz%%m)+1,j=trunc(nnz/m)+1,v=rnorm(nnz),nrow=m,ncol=n)x0<-runif(n)b<-as.matrix(Amat)%*%x0cvec<-rnorm(n)res<-Rcplex(cvec,Amat,b,sense= E ,control=list(method=4))print(res)##A quadratic problem(this is qpex1.c in the CPLEX examples)cvec<-c(1,2,3)Qmat<-matrix(c(-33,6,0,6,-22,11.5,0,11.5,-11),byrow=TRUE,nc=3)Amat<-matrix(c(-1,1,1,1,-3,1),byrow=TRUE,nc=3)bvec<-c(20,30)ub<-c(40,Inf,Inf)res<-Rcplex(cvec,Amat,bvec,Qmat,ub=ub,objsense="max")print(res)##A mixed integer linear program(mipex1.c in the CPLEX examples) cvec<-c(1,2,3,1)Amat<-matrix(c(-1,1,1,10,1,-3,1,0,0,1,0,-3.5),6Rcplex.close byrow=TRUE,nc=4)bvec<-c(20,30,0)lb<-c(0,0,0,2)ub<-c(40,Inf,Inf,3)vtype<-c(rep("C",3),"I")res<-Rcplex(cvec,Amat,bvec,lb=lb,ub=ub,sense=c("L","L","E"),objsense="max",vtype=vtype)print(res)##A mixed integer quadratic programcvec<-c(1,2,3,1)Qmat<-matrix(c(-33,6,0,0,6,-22,11.5,0,0,11.5,-11,0,0,0,0,0),byrow=TRUE,nc=4)Amat<-matrix(c(-1,1,1,10,1,-3,1,0,0,1,0,-3.5),byrow=TRUE,nc=4)bvec<-c(20,30,0)ub<-c(40,Inf,Inf,3)vtype<-c(rep("C",3),"I")res<-Rcplex(cvec,Amat,bvec,Qmat=Qmat,ub=ub,sense=c("L","L","E"),objsense="max",vtype=vtype)print(res)Rcplex.close()Rcplex.close Release CPLEX licenseDescriptionThis function releases the currently held CPLEX license.UsageRcplex.close()Author(s)Hector Corrada BravoSee AlsoRcplexRcplex_solve_QCP Solve quadratically constrained optimization problem with CPLEXDescriptionInterface to CPLEX solvers for quadratically constrained linear,quadratic,and mixed-integer pro-grams.The general statement of the problem ismin 12x Qx+c xs.t Ax≤band a i x+x Q i x≤r i fori=1,...,qlb≤x≤ubIf Q==NULL then the problem is linear,if any value of the vtype argument is"B"or"I"then the prob-lem is a mixed-integer program.The control argument is used to set CPLEX’s many parameters.See details.The objsense determines if the problem is a maximization or minimization problem.The sense argument is used to set the constraint directions.UsageRcplex_solve_QCP(cvec,Amat,bvec,Qmat=NULL,QC,lb=0,ub=Inf,sense="L",objsense=c("min","max"),vtype =NULL,n=1,control=list())Argumentscvec The linear coefficient of the objective functionAmat The constraint matrix(requires ncol(Amat)==length(cvec))bvec The constraints right-hand side(requires length(bvec)==nrow(Amat))Qmat The quadratic coefficient of the objective function.If NULL the problem is lin-ear.If not NULL,it must be a symmetric positive semidefinite matrix of sizelength(cvec)by length(cvec).Default NULLQC a list with three elements:QC,dir,and b.The element QC is a list with the quadratic part Q,a matrix,and the linear part of the constraint L,a numeric(currently nonzero values are not supported).dir has the same meaning asargument sense and b as bvec.lb Lower bound on the problem variables.If length(lb)==1then lb is the lower bound of all variables.Otherwise,length(lb)==length(cvec).Set lb=-Infto have no lower bound.Default0.ub Upper bound on the problem variables.See lb for further details.Default Inf.control A list of CPLEX parameters.See*Details*objsense Either"max"or"min",determines the optimization direction.Default"min"sense The direction of the inequality in each constraint.If length(sense)==1then thesame value is taken for each constraint.Can be one of"L"(less than or equal),"G"(reater than or equal)or"E"(equal).Requires length(sense)==length(bvec).Default"L".vtype Determines the type of each problem variable.Can be one of"C"(continuous),"I"(integer)or"B"(binary).If length(vtype)==1the same value is taken forall variables.Otherwise,requires length(vtype)==length(ctype).Default"C".n Determines the maximal number of solutions the solver should return in caseof an MIP with more than one solution at optimum.If CPLEX should searchfor"all"solutions then n has to be set to NA.In CPLEX this is also calledpopulating the solution pool.The parameters solnpoolagap,solnpoolgap,and solnpoolintensity influence the search for multiple solutions(see alsothe control argument below for details).Available from CPLEX11.0on.Rcplex()raises a warning if an older version of CPLEX is used and n>1.De-fault1.DetailsSee function link[Rcplex]{Rcplex}()for more information about sparse matrix representation and control arguments.ValueReturns a list with the following components,or,if n>1a list of length equal to the number of optimal solutions containing the following components for each solution:xopt Values of problem variables at optimum.obj Value of objective function at optimum.status Solution status.See CPLEX documentation for meaning of status codes.extra List with extra information about solution with componentsslack:Values of slack variables for inequality constraints.nodecnt:(IF MIP PROBLEM)Number of nodes in the search tree evaluatedlambda:(IF NOT MIP PROBLEM)Values of dual variables at optimumAuthor(s)Hector Corrada Bravo and Stefan TheusslReferencesIBM ILOG CPLEX Optimization Studio documentationSee AlsoRcplex.close,optimExamples##objective functionc<-c(1,2,3)Q<-matrix(c(-33,6,0,6,-22,11.5,0,11.5,-11),nrow=3)##constraints##linear partA<-matrix(c(-1,1,1,-3,1,1),nrow=2)dir<-c("L","L")b<-c(20,30)##quadratic partQC<-list(QC=list(Q=list(diag(1,nrow=3)),L=NULL),dir="L",b=1)##boundsub<-c(40,Inf,Inf)##solveres<-Rcplex_solve_QCP(c,A,b,Q,ub=ub,QC=QC,sense=dir,objsense="max") print(res)##solve MIQCPres<-Rcplex_solve_QCP(c,A,b,Q,ub=ub,QC=QC,sense=dir,objsense="max",vtype=c("C","I","C")) ##quadratic and linear partQC<-list(QC=list(Q=list(diag(1,nrow=3)),L=list(c(3,4,-3))),dir="L",b=1)##solveres<-Rcplex_solve_QCP(c,A,b,Q,ub=ub,QC=QC,sense=dir,objsense="max") print(res)Rcplex.close()Index∗optimizeRcplex,2Rcplex_solve_QCP,7∗utilitiesRcplex.close,6optim,4,8Rcplex,2,6Rcplex.close,4,6,8Rcplex_solve_QCP,710。

java如何调用cplexCplex是IBM公司的一个优化软件，可以用来求解线性规划(Linear Programming，LP)，二次规划(Quadratic Programming，QP)、混合整数规划(Mixed Integer Programming，MIP)问题。

下面就让店铺给大家说说java如何调用cplex吧。

java调用cplex的方法首先需要安装Cplex软件，我安装的版本是cplex_studio122.win-x86-32.exe下图安装后打开的Cplex自带的IDE，看上去跟Eclipse差不多。

在Cplex的安装目录下有许多值得我们学习的东西，还有一些examples，可供我们参考。

我是在Eclipse中使用Java调用Cplex，所以先把一些Cplex依赖加上。

运行依赖：cplex.jar(在..\cplex\lib目录下找到)和cplex122.dll(在..\cplex\bin目录下找到)。

将cplex.jar加到工程的Build Path中。

cplex122.dll可以设置到运行时的环境中(VM arguments)，或者添加到项目的Native library location。

接下来我们求解一个具体的线性规划问题。

例如，我们求解下面这样一个线性规划问题：Maximize x1 + 2x2 + 3x3subject to-x1 + x2 + x3 ≦20x1 - 3x2 + x3 ≦30with these bounds0 ≦x1 ≦400 ≦x2 ≦+∞0≦ x3≦ +∞先创建一个IloCplex对象，它是用来创建所有建模对象所需要的模型。

此时会抛出一个异常：IloException，需要try\catch。

代码如下：static public class Application {static public main(String[] args) {try {IloCplex cplex = new IloCplex();// create model and solve it} catch (IloException e) {System.err.println("Concert exception caught: " + e);}}}定义决策变量：double[] lb = {0.0, 0.0, 0.0};double[] ub = {40.0, Double.MAX_VALUE, Double.MAX_VALUE};IloNumVar[] x = cplex.numVarArray(3, lb, ub);定义目标函数：IloNumExpr expr = cplex.sum(x[0], cplex.prod(2.0, x[1]),cplex.prod(3.0, x[2]));cplex.addMaximize(expr);其中这个地方有许多写法，大家在使用的时候可以注意一下。

『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学习笔记thedualsimplexmethodisthefirstchoiceforoptimizingalinearprogrammingproblem,esp eciallyforprimal-degenerateproblemswithlittlevariabilityintherighthandsidecoefficientsbutsignif icantvariabilityinthecostcoefficients.PrimarSimpleXOptimizer有时会更好地解决变量数量显著增加约束数量的问题，或者解决成本系数中几乎没有变化的问题。

六百五十四networkoptimizermayhaveapositiveimpactonperformanceofnetworkstructure 屏障优化因子和方法在大型稀疏问题上是有效的siftingwasdevelopedtoexploitthecharacteristicsofmodelswithlargeaspectratios(th atis,alargeratioofthenumberofcolumnstothenumberofrows).并行优化器多线程计算机平台简言之：原始变量多于约束对偶右停左变，边界大型稀疏阵筛选行列数差大。

要保存基本安全文件：libraryroutinecpxmbasewrite,afterthecalltotheoptimizer.然后从该文件中更新更新基础：cpxreadcopybase.如果解决问题所需的迭代次数与不足的次数大致相同，那么你做得很好。

如果迭代次数比行数（或更多）大三倍，则完全有可能通过改变为UALSimplexOptimizer或Primind implexOptimizer设置定价算法的参数DPRI来提高性能ifyouobservethatyourproblemhasdifficultystayingfeasibleduringitssolution,theny oushouldconsideranalternativescalingmethod.scaindparametersettingsforscalingme thods斯坎德价值意义-1noscaling0平衡缩放（默认）1缩放缩放671cplex学习手册STL标准模板库简称STL，即标准模板库。

CPLEX是IBM提供的一个用于线性规划（LP）和混合整数规划（MIP）的优化软件包。

你可以使用CPLEX来读取和解决LP文件。

以下是一个基本的步骤，说明如何使用CPLEX来读取和解决一个LP 文件：1. **创建LP文件**：首先，你需要创建一个LP文件。

这个文件通常是一个文本文件，其中包含了你的优化问题的线性目标函数和约束条件。

例如，一个简单的LP文件可能如下所示：```makefileMaximizez := x1 + 2*x2;Subject Toc1: x1 + x2 <= 100;c2: x1 - x2 >= 20;c3: x1, x2 >= 0;```在这个例子中，我们试图最大化目标函数`z := x1 + 2*x2`，同时满足三个约束条件。

2. **使用CPLEX读取和解决LP文件**：你可以使用CPLEX的命令行界面来读取和解决这个LP文件。

以下是一个基本的例子：```bashcplexlp -f your_lp_file.lp -solve -display -out lp_solution.txt```在这个命令中：* `-f your_lp_file.lp` 指定了你的LP文件的路径。

* `-solve` 告诉CPLEX要解决这个问题。

* `-display` 会显示解决方案的详细信息。

* `-out lp_solution.txt` 将解决方案输出到一个文本文件中。

3. **查看解决方案**：一旦你运行了上述命令，CPLEX就会读取你的LP文件，并输出一个解决方案到`lp_solution.txt`文件中。

你可以打开这个文件来查看解决方案。

请注意，上述步骤假设你已经安装了CPLEX，并且可以在命令行环境中运行CPLEX命令。

如果你使用的是其他环境（例如，Python或Java的CPLEX API），那么步骤可能会有所不同。

cplex逆函数
CPLEX逆函数指的是将优化模型的结果转换为实际问题的解的函数。

CPLEX是一种强大的数学优化工具，可以用于求解各种复杂问题的最优解。

由于CPLEX的求解结果一般是数学变量的值，因此需要将其转换为实际问题的解，这就需要用到CPLEX逆函数。

CPLEX逆函数的主要作用是将优化模型的结果转换为实际问题的解。

例如，如果我们在CPLEX中建立了一个优化模型，求解出了最小化成本的最优解，那么这个最优解可能是一些数学变量的值，比如x1=10、x2=20、x3=30等等。

但是这些数学变量的值并不能直接应用于实际问题中，我们需要将其转换为实际问题的解，比如x1=苹果数量、x2=香蕉数量、x3=橙子数量等等。

CPLEX逆函数的实现方法主要有两种：一种是使用CPLEX自带的函数进行转换，另一种是自己编写转换函数。

使用CPLEX自带的函数进行转换可以简化代码的编写，但是可能不够灵活；自己编写转换函数可以根据实际问题进行灵活的转换，但是需要一定的编程技能和经验。

总之，CPLEX逆函数是将优化模型的结果转换为实际问题的解的重要工具，使用得当可以大大提高优化模型的实际应用价值。

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cplex 分段函数
CPLEX分段函数是指在优化问题中使用的一种函数形式，它由多个线性函数片段组成，每个片段在一个特定的区间内有效。

这种函数形式常用于一些约束条件的表示，如分段线性约束，分段常数约束等。

CPLEX分段函数的一般形式如下：
f(x)= Σi=1n aix+bii≤xi≤ci
其中，a_i、b_i、c_i是常数，x是自变量。

这个函数定义了n 个线性函数片段，每个片段在区间[bi,ci]内有效。

在实际应用中，CPLEX分段函数通常用于约束条件的表示。

例如，对于一个优化问题，我们可能需要限制某个变量在不同的取值范围内具有不同的系数，这时就可以通过分段函数来实现。

CPLEX分段函数还可以用于优化目标的表达。

例如，如果我们需要将某个优化目标表示为一个由不同线性函数组成的分段函数形式，那么也可以使用CPLEX分段函数来实现。

总之，CPLEX分段函数是在优化问题中非常常用的一种函数形式，它可以方便地表示各种约束条件和优化目标，帮助我们更好地求解复杂的优化问题。

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1、二次约束即约束最高阶次为2；
2、I LOG OPL的文件介绍：
项目文件（.prj）包含了相应的各种文件和与一个问题相关的参数。

它组织相关的模型和数据文件，并提供一种方便的方法来维护相关文件和运行选择之间的关系。

在项目中：
a)模型文件（.mod）声明了数据项目，但是并不需要初始化它们；
b)数据文件（.dat）包含了在模型中声明的数据的初始化；
c)设置文件（.ops）当你决定改变一个或多个数学规划和其他选择的缺省值是，该文件保存用户定义的值；
3、ILOG OPL 和电子表格
OPL 模型可以对电子表格进行读写。

首先模型需要利用SheetConnection 指令与电子表格建立连接。

这是在.dat 文件中进行的，而不是在.mod 文件中：
1）在.mod 文件中准确的编写你的模型，模型要与数据独立。

2）将与电子表格的连接插到.dat 文件中。

语法为：SheetConnection sheet(“mySheet.xls”);
一个项目中.Mod只能有一个，但.dat可以有多个。

设置断点。

ILOG 脚本和OPL结合主要有两种方式，一种是嵌入Execute语句，一种是用main函数。

二者都在mod文件中。

前者主要是用于设置参数、数据的前处理（如数组初始化）和后处理，后者可以提供很强的综合能力，例如参数设置、数据处理、控制程序运行流程、设置改变模型参数重新运行模型等等。

cplex建模语句CPLEX是一个用于数学优化的软件工具，它提供了一种建模语言来描述优化问题。

建模语句通常包括变量定义、约束条件和目标函数。

下面我将从多个角度来介绍如何使用CPLEX进行建模语句的编写。

首先，我们来看看变量定义。

在CPLEX中，可以使用以下语句来定义变量：dvar float+ x; // 定义一个非负实数型变量x.dvar int x; // 定义一个整数型变量x.这些语句用于定义决策变量，并且可以指定变量的类型和范围。

其次，约束条件在建模语句中也起着重要作用。

在CPLEX中，可以使用以下语句来定义约束条件：subject to Constraint1: 2x + 3y <= 10; // 定义一个线性约束条件。

subject to Constraint2: x + y >= 5; // 定义另一个线性约束条件。

这些语句用于描述问题中的约束条件，可以是线性的也可以是非线性的，可以包含等式和不等式约束。

最后，目标函数也是建模语句中不可或缺的一部分。

在CPLEX 中，可以使用以下语句来定义目标函数：maximize Objective: 3x + 2y; // 定义一个最大化目标函数。

minimize Objective: 4x 2y; // 定义一个最小化目标函数。

这些语句用于描述优化问题的目标，可以是最大化或最小化目标函数。

综上所述，CPLEX建模语句的编写涉及到变量定义、约束条件和目标函数的描述。

通过合理的建模语句，可以有效地描述和求解各种数学优化问题。

希望以上介绍能够帮助你更好地理解CPLEX建模语句的编写。

杜玉泉博士研究生y q y duyuquan2006@ /duyuquan 南开大学物流技术研究中心❝南开大学物流技术研究中心09级博士生Hunting jobs now!❝导师：陈秋双教授❝专业：控制理论与控制工程（OR indeed）❝研究方向：优化与决策、物流与供应链管理❝Helps in CPLEX improvements l f f❝Helps in CPLEX interface of YALMIP❝My blog is now included into the blogORsphere导师：❝陈秋双教授❝天津市运筹学会的诸多老师M f ili it纲都业富My familiarity: 杜纲、陈秋双、黄正海、都业富、刘卫华、李勇建S i li t i CPLEX d YALMIP❝Specialists in CPLEX and YALMIP✓IBM ILOG CPLEX Optimization Studio R&DJohn Cui (崔友志) Say hello?John Cui()Say hello?✓Linköping UniversityJohan LöfbergJohan Löfberg❝目的(NOT my original motivation)✓帮助OR/MS领域（理论、工程）的研究生和年青教师在学习cplex的过程中避免走过多的弯路，减少浪费时间，尽快掌握cplex推广p在中国的应用（学术、商业）✓cplex❝形式✓不是正式的讲座（讲解、聊天、问答）不是正式的讲座（讲解聊天问答）✓没有漂亮的PPT （For time reasons）✓电脑桌面+声音将被录制(on Internet?)11. 如何选择合适的优化软件？——优化软件杂谈CPLEX/Gurobi/Mosek/Xpress/Lingo/Google OR-tools/COIN-OR solvers 2;2. 初识CPLEX(软件申请; 体系结构—功能+求解引擎)3. 不同学习和应用背景的人如何以合适的方式使用CPLEX? Modeling Interfaces: C/C++/Java/.NET/python/ Excel connector /MATLAB Modeling Interfaces:C//Java/NET/python/Excel connector MATLAB toolbox + YALMIP /Interactive Optimizer4. CPLEX模型分解与Lagrangian Relaxation / Column Generation (Danzig-Wolfe Decomposition) / Benders Decomposition (Combinatorial; Logic-based)5. 几个简单的例子6. 优化软件、人的智慧与算法设计7. 如何获得帮助？（中文、英文）8. 初学者Q&A学QCPLEX/Gurobi/Mosek/Xpress/Lingo/Google ❝CPLEX/Gurobi/Mosek/Xpress/Lingo/Google OR-tools/COIN-OR solvers❝学术（性能+使用方便性（软件成熟度））benchmark (一定可信么？性能：benchmark (定可信么？)使用方便性：软件功能；是否能方便地加入用户自定义算法❝商业（价格+服务和技术支持）—>❝学术界>商业界？License!❝软件申请：对学术界全功能、完全免费开放❝体系结构CPLEX O ti i ti St di 123M d l D l T lCPLEX Optimization Studio 12.3Model Development Tools CPLEX Studio (IDE) -OPL Modeling Language ILOG Concert Technology (C++NET Java)Optimization Engines ILOG Concert Technology (C++, .NET, Java)Connectors•Microsoft Excel•MSFMATLABMath Programming CPLEX OptimizersConstraint Programming CPLEX CP Optimizer •MATLAB •AMPL•Python (Mixed integer) LP/QP/QCQP/SOCP (Especially suitable for scheduling problem)Tools •CPLEX InteractiveRunning with multiple parallel CPUs by default南开大学物流技术研究中心杜玉泉M d li I t f C//J /NET/th /❝Modeling Interfaces C/C++/Java/.NET/python/ Excel connector /MATLAB toolbox + YALMIP /Interactive Optimizer/OPL❝学术界：学习背景、编程能力、项目需要（是否需要开发GUI ）、研究or 教学、建模or 调试❝商业界：已有系统YALMIP: modeling/formulation and solving解❝模型分解及其思想Lagrangian Relaxation / Column GenerationRelaxation/Column Generation (Danzig-Wolfe Decomposition) / Benders Decomposition (Combinatorial; Logic-based)❝如何获得CPLEX例子？个简单的例❝一个简单的例子一个含有❝个含有for循环的例子❝Log信息如何获得？优化软件的能力（模型的类型求解性能）❝优化软件的能力（模型的类型、求解性能）人的智慧：user cuts (valid inequalities)智能优化算法i iti l l ti h i ti 智能优化算法：initial solution; heuristics ❝智能优化算法（Heuristics ）的能力人的智慧发掘问题结构（最优解性质劣解性质）人的智慧：发掘问题结构（最优解性质；劣解性质）优化软件：lower bound; initial solution ❝算法设计：智能优化算法+优化软件+人的智慧MP(Math. Prog.) + CP(Constraint Prog.)英文(Forum first)❝(Forum first)（1）CPLEX: CPLEX forum; John Cui（2）Gurobi: Gurobi forum; Zonghao GuMosek:Mosek forum;Tech Support（3）Mosek: Mosek forum; Tech. Support （4）YALMIP: YALMIP forum; Johan Löfberg OR-exchange （Sponsored By INFORMS now ）❝中文（1）CPLEX: ZPLEX 论坛（诸多有经验的CPLEX 用户）QQ 群: 84410202; 109961893泉E-mail: John Cui; 杜玉泉（2）Gurobi: Zonghao Gu; 杜玉泉（3）Mosek: 杜玉泉泉（4）YALMIP: 杜玉泉Email (John Cui): jcui@1). 软件的申请和使用（版本、变量和约束限制、更新）？2)CPLEX 2). CPLEX 的License 如何安装？3). 在MS VS 2008/2010中使用CPLEX 如何对项目进行设置？4). CPLEX/Gurobi 到底能求解多大规模的问题（变量和约束数目）？5). CPLEX 有没有中文的文档和书籍（教材）？6). CPLEX 如何快速上手？7)“O t f M ”7). 使用CPLEX 时出现“Out of Memory”的问题怎么办？8). 如何把动态生成的user cuts 关注到B&C 算法中？9).9). 在哪里找到CPLEX 求解的Log 信息？10). 如何去寻找想要的CPLEX 代码示例？11). 非线性优化问题如何来求解？(CPLEX 能求解哪些问题？)12)Q (S l 12). 非凸的QP 问题如何求解？(SDP relaxation 的效果问题)天津大学孙静、吴小调的问题Any questions ?Cheers!y Thank you!。

Cplex学习笔记The dual simplex method is the first choice for optimizing a linear programming problem, especially for primal-degenerate problems with little variability in the righthand side coefficients but significant variability in the cost coefficients.Primal Simplex Optimizerwill sometimes work better on problems where the number of variables exceeds the number of constraints significantly, or on problems that exhibit little variability in the costcoefficients.654Network Optimizer may have a positive impact on performance of network structureThe barrier optimizer offers an approach particularly efficient on large, sparse（稀疏的）problemsSifting was developed to exploit the characteristics of models with large aspect ratios (that is, a large ratio of the number of columns to the number of rows).The concurrent optimizer（并行优化）多线程计算机平台简言之：原始变量多于约束对偶右停左变，边界大型稀疏阵筛选行列数差大。

Leapms+cplex解决混合整数规划问题Leapms + cplex解决混合整数规划问题O、概述CPleX是⼀个神秘的求解器, 听说久了就想⽤, 但是直接⽤有些困难, 尤其⼊门困难. 对初学者来说Leapms是⼀个好的通道.在Leapms内有⼀个cplex命令, 直接敲⼊cplex+回车就可以调⽤Cplex求解. 然⽽⽹上下载的Leapms没有这个功能.但是这难不倒本尊, 因为leapms可以输出 lp 和 ms ⽂件, 这可是通⽤模型接⼝啊. 通过这个就⾏了呗.什么？那⾥找Leapms? 百度呗。

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