CPLEX12.6在C++环境下的配置

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xprog_用户指南

XProg 1.0 用户指南MATLAB工具箱-不确定条件下的优化目录1介绍 (1)2从XPorg开始 (1)2.1准备工作 (1)2.2配置 (1)2.3 XProg基础 (2)2.3.1 XProg的模型，决策，约束 (2)2.3.2矩阵索引与算术运算 (4)2.3.3凸函数 (5)2.3.4 XPorg模型的数学公式 (6)2.3.5参数 (7)2.4说明性实例 (7)2.4.1确定性优化实例 (7)2.4.2随机规划实例 (9)3鲁棒优化 (11)3.1用于鲁棒优化的xprog (11)3.1.1随机变量和不确定性集 (11)3.1.2依赖决策 (12)3.1.3不确定性集合的分解 (13)3.2说明性实例 (13)3.2.1简单投资组合示例 (13)3.2.2库存示例 (15)4分布式鲁棒优化 (18)4.1Xprog应用于分布式鲁棒优化 (18)4.1.1模糊集 (18)4.1.2扩展模糊集的构造 (18)4.1.3模糊集的期望 (19)4.2示例 (20)4.2.1简单分布鲁棒优化问题 (20)4.2.2报童模型 (23)4.2.3医疗预约安排 (26)1介绍XProg是一个用于在MATLAB环境下构造不确定性优化模型的工具箱。

（2012A或以上版本）。

它能够解决确定性的、随机的、鲁棒的和分布式的。

鲁棒优化问题〔1, 2, 3〕。

灵感来自决策规则技术[ 1, 2, 4，5 ]，这工具箱还支持将多阶段问题中的可调整资源决策建模为可处理的决策规则近似。

与MATLAB的矩阵计算语法一致，XProg非常易于实现，并且与其他MATLAB的数值函数和图形函数兼容。

针对大规模优化问题，开发了基于高效矩阵处理函数的工具箱，能够利用不确定集的特殊结构来降低计算成本。

IBM ILOG CPLEX混合整数优化器在当前版本中用于求解以线性、二次或二阶锥形程序形式的模型。

在整个用户指南中，我们将使用粗体字母来表示矩阵和向量。

Cplex安装简介

Cplex安装简介
最近实验室不少同志来询问Cplex的安装及使用。

虽然有官方的安装说明，但是事无巨细地看起来也麻烦，这里就安装过程写一个简单的说明文档。

1.软件下载
首先从S:\shared\Zechun.HU\CPLEX 12.1中下载安装程序和相关的说明文档，其中CZ3VBEN.exe是安装程序，access.ilm是license，这两个是必须的组件。

2.安装
点击CZ3VBEN.exe安装程序，安装过程很简单（建议不要安装到C盘），和普通软件没有不同。

3.导入license
需要设置环境变量，具体的方法如下：右击“计算机”—选择属性—左边栏选择“高级系统设置”—选择“环境变量”—在“用户变量”中新建变量名：ILOG_LICENSE_FILE，设置变量值为access.ilm的路径（点击属性就可以查到）
4.设置路径
搞定了之后，就转战到matlab中设置路径。

将安装得到的ILOG文件夹放到matlab目录下的toolbox中
进入matlab程序，依次点击file—set Path—Add with subfolders（非常重要！），将刚刚拖到toolbox下的ILOG选中，就OK了。

5.最后，为了验证安装有效性，可以在matlab窗口测试help cplex，如果显示一堆说明文
档，就装成功了。

同时左下角的toolbox中也可以看到IBM ILOG的相关标识。

注：现在实验室的服务器上已经有升级到12.2，安装过程大同小异，若有什么新的注意事项，欢迎更新。

By 丁华杰
2011-4-28。

plsql developer 12使用手册

PL/SQL Developer 12使用手册目录一、PL/SQL Developer 12简介二、安装和配置1. 下载PL/SQL Developer 122. 安装PL/SQL Developer 123. 连接到数据库4. 配置PL/SQL Developer 12三、基本功能1. 编写和执行SQL查询2. 编写和调试PL/SQL代码3. 数据建模和设计4. 代码版本控制5. 其他实用工具四、高级功能1. 性能优化和调整2. 自动化任务3. 数据安全和权限管理五、常见问题和解决方法1. 连接数据库失败2. PL/SQL Developer 12崩溃3. 执行SQL语句超时4. 其他常见问题六、总结一、PL/SQL Developer 12简介PL/SQL Developer 12是一款功能强大的集成开发环境，主要用于Oracle数据库的开发和管理。

它提供了丰富的功能和工具，可以帮助开发人员提高工作效率，简化开发流程，提升代码质量。

二、安装和配置1. 下载PL/SQL Developer 12我们需要从冠方全球信息站下载PL/SQL Developer 12的安装包。

在下载之前，需要注册一个账号并购物授权。

下载完成后，可以开始安装过程。

2. 安装PL/SQL Developer 12双击安装包开始安装过程，按照提示逐步进行安装配置。

在安装过程中，可以选择安装路径、创建桌面快捷方式等选项。

安装完成后，可以启动PL/SQL Developer 12。

3. 连接到数据库打开PL/SQL Developer 12后，需要建立与数据库的连接。

在连接对话框中输入数据库位置区域、用户名和密码，选择连接类型（如OCI、Thin等），点击连接按钮即可建立连接。

4. 配置PL/SQL Developer 12在使用PL/SQL Developer 12之前，可以根据个人偏好进行一些配置。

设置代码自动格式化的风格、定义快捷键、配置代码模板等。

基于目标规划的神朔铁路运行方案运输能力分析

基于目标规划的神朔铁路运行方案运输能力分析摘要：铁路的运行方案在不同的天窗期所能满足的运量目标，除了考虑铁路线路的通过能力，还要考虑机车约束、不同的货物列车约束等因素。

为求得满足这些目标问题的运输方案满意解，分析现行运行方案能否满足运输目标，根据这些目标问题的优先级不同，运用目标规划模型求解分析。

关键词：目标规划：神朔铁路：运输能力：重载铁路1 引言2015年，神朔铁路达到年运量2.17亿吨，未来期望最高运能3亿吨。

需根据铁路线路的能力、机车以及车辆等约束计算铁路线路能满足的最大运量，并通过分析数据，解决提升重载铁路最大运量这一问题[1，2]。

2 模型的建立2.1基于目标规划的铁路运行方案运输能力模型首先建立四个优先等级。

1.神朔铁路线年运输货物量不得少于G亿吨，取历史最高量和规划最大量。

2.列车通过能力有效度系数不得少于x%。

3.车辆使用的台数日不得超过N1辆。

4.机车使用的台数日均不超过M台。

设某重载铁路上在非天窗期和h天窗日和h天窗日上每天分别开行万吨级货物列车，，列，五千吨级货物列车，，列。

据此可用目标规划建模如下：=（非天窗期）（h天窗日）（h天窗日）（非天窗期）（h天窗日）（h天窗日）2.2 变量说明本文使用的符号变量如表1所示表1 符号变量与含义2.3 约束条件说明（1）优先等级：运量目标重载铁路专线要求年货运量不少于G亿吨，则年货运量不应少于万吨。

通常重载专线的货源充足，货流波动极小，故K可以忽略。

考虑到天窗日不同货物列车能运输的货物量不同，则重载铁路一年的货物运输量为：万吨。

由此得：=（2）优先等级：能力约束追踪列车间隔时间I，决定于同列车间隔距离，列车运行速度及车站，机务供电等能力限制，根据万吨列车和5千吨列车运行实际，在货物列车通过能力有效度系数为d的条件下，非天窗日，x小时天窗日，y小时天窗日的一昼夜能利用的时间分别为，，。

由此得约束方程为；；。

（3）优先等级：万吨级货车车辆限制设1万吨列车的车底周转时为，日均运用货车辆数与列车周转时间有关，装卸作业时间与列车中编挂的车辆数呈正相关关系。

cplex 使用手册

。对于网络模型，Cplex 有一个非常有效的算法。网络限制包括以下属性：每个非零的系数不是 1 就是-1；这些约束的每一列都有两个非零项，一个系数为 1，另一个为-1。只要他们能转化为具有这些属性，Cplex 能自动提取那些不遵守上述规则的网络。障碍算法是用单纯方法解决线性规划的另一选择。它使用了产生一系列严格正的原始解和对偶解的原——对偶障碍算法。对于大型的稀疏问题，选择障碍算法可能是有优势的。 Cplex 提供了一种筛选算法，这种算法在变量多于约束的问题中会更有效。筛选算法解决了一类线性规划问题，这类线性规划的子问题的结果被用来从原始模型选择列，以列入下一子问题。 GAMS/Cplex 还提供了访问 Cplex 不可行搜索器的接口。不可行搜索器对于不可行的线性规划，产生不可简化的、不一致的约束集（IIS）。IIS 是这样的集合：约束和变量范围是不可行的，但是，当丢弃其中一个条件时，就会变成可行的集合。当 GAMS 方程式和变量命名和包括了 IIS 报告并把它作为正常解列表的一部分时，GAMS 和 Cplex 就会报告 IIS。IIS 只对线性规划问题有用。 3.2 二次约束规划 Cplex 可以求解带有二次约束的模型。它们在 GAMS 中用 QCP 模型表示。 QCP 模型用 Cplex 障碍方法求解。 QP 模型是一种特殊情形，它可转型为含有二次目标函数和线性约束。转型直接可以从 GAMS QCP 自动转化，并且可以用求解 Cplex QP 的方法（障碍算法、单纯形法和对偶单纯形法）求解。对于 QCP 模型，Cplex 只返回原始解，QP 模型还返回对偶解。 3.3 混合整数规划用来求解纯整数规划和混合整数规划的方法比求解同样规模的纯线性规划问题的方法需要更多的数学计算。许多相对小一点的整数规划模型都需要大量的时间来求解。对于整数变量的问题，Cplex 采用分支定界算法，解决了一系列的线性规划问题、子问题。由于一个混合整数规划问题产生了许多子问题，即使是小的混合整数问题，计算强度也是非常大的，并且需要大量的物理内存。

cplex实际操作

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．。

xprog_用户指南

（2012A或以上版本）。

它能够解决确定性的、随机的、鲁棒的和分布式的。

鲁棒优化问题〔1, 2, 3〕。

灵感来自决策规则技术[ 1, 2, 4，5 ]，这工具箱还支持将多阶段问题中的可调整资源决策建模为可处理的决策规则近似。

与MATLAB的矩阵计算语法一致，XProg非常易于实现，并且与其他MATLAB的数值函数和图形函数兼容。

针对大规模优化问题，开发了基于高效矩阵处理函数的工具箱，能够利用不确定集的特殊结构来降低计算成本。

IBM ILOG CPLEX混合整数优化器在当前版本中用于求解以线性、二次或二阶锥形程序形式的模型。

在整个用户指南中，我们将使用粗体字母来表示矩阵和向量。

『实践』Yalmip+Ipopt+Cplex使用手册（文末附程序）

『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加加中使用Cplex的环境设置问题

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)。

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。

cplex安装教程

cplex安装教程1. 首先，下载适用于您的操作系统的IBM ILOG CPLEX安装程序。

您可以从IBM官方网站或其它可信的软件下载网站获取该软件。

2. 执行安装程序并开始安装。

按照安装向导中的提示进行操作。

3. 在安装过程中，您可以选择安装C++和Java语言绑定，以便在这些语言中使用CPLEX。

根据您的需求选择适当的选项。

4. 在安装完成后，您需要设置环境变量，以便系统能够找到CPLEX的安装路径。

- 对于Windows用户，打开控制面板，并进入“系统和安全”->“系统”->“高级系统设置”。

在弹出的窗口中，选择“高级”选项卡，并点击“环境变量”按钮。

在系统变量中，找到“Path”变量，并将CPLEX的安装路径添加到变量值中。

- 对于Linux用户，在终端中使用文本编辑器打开~/.bashrc文件。

在文件末尾添加以下行，并保存文件。

```exportLD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/path/to/cplex/bin/x86-64_linux```5. 环境变量设置完成后，您可以打开终端或命令提示符并输入以下命令来验证CPLEX是否成功安装：```cplex```如果安装成功，您将看到CPLEX的命令行界面。

6. 安装完成后，您可以根据需要编写和运行CPLEX程序。

可以使用C++、Java或其它支持CPLEX的编程语言来编写程序。

- 对于C++，您需要包含适当的头文件并链接CPLEX库文件。

- 对于Java，您需要在您的项目中包含适当的JAR文件，并设置正确的类路径。

- 根据您选择的编程语言和开发环境，参考CPLEX的官方文档以获取更详细的安装和编程说明。

这样，您就可以完成CPLEX的安装并开始使用它来解决优化问题了。

注意，CPLEX是商业软件，您可能需要购买许可证才能使用全部功能。

python调用cplex算例

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。

c++中cplex调用固定求解算法

《深入探讨C++中CPLEX调用固定求解算法》1. 简介在C++编程中，CPLEX是一个非常强大的数学优化工具，它可以帮助程序员解决复杂的线性规划、整数规划、混合整数规划等问题。

其中，调用固定求解算法是CPLEX的重要部分，本文将深入探讨C++中CPLEX调用固定求解算法的相关内容。

2. 固定求解算法概述固定求解算法是一种针对离散优化问题的一种特殊算法，它能够有效地解决诸如装箱问题、分配问题、旅行商问题等组合优化问题。

在C++中，我们可以通过调用CPLEX库来使用固定求解算法，实现对这些问题的求解。

3. CPLEX库的使用在C++中，要使用CPLEX库进行固定求解算法的调用，首先需要引入CPLEX相关的头文件，并信息对应的库文件。

在代码中，可以使用CPLEX提供的类和函数来创建数学模型、定义变量、添加约束、设置目标函数等。

通过调用CPLEX的求解器来求解模型，得到最优解或最优值。

4. 调用固定求解算法的参数设置在调用固定求解算法时，需要设置一些参数来指导求解过程。

可以设置求解时间限制、最大迭代次数、目标函数的类型（最大化或最小化）、输出的详细程度等。

这些参数的设置会直接影响算法的求解效果和速度。

5. 案例分析为了更加直观地理解C++中CPLEX调用固定求解算法的过程，下面以一个具体的案例来进行分析。

假设有一个装箱问题，需要将不同重量和体积的物品装入不同容量的箱子中，使得每个箱子的重量和体积尽可能接近箱子的容量。

通过使用CPLEX库调用固定求解算法，可以很方便地实现对这个问题的求解。

6. 个人观点和理解作为一名C++编程者，通过学习和掌握CPLEX库的使用，我深刻理解了固定求解算法在离散优化问题中的重要作用。

在实际项目中，使用CPLEX库进行固定求解算法的调用，可以大大提高问题的求解效率和准确性，为解决实际问题提供了有力的支持。

7. 总结通过本文的深入探讨，我们对C++中CPLEX调用固定求解算法有了更加深刻的理解。

python中cplex的用法

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。

如何在C#中引入CPLEX的dll（CPLEX系列-教程一）

如何在C#中引⼊CPLEX的dll（CPLEX系列-教程⼀）以前写在CSDN上的⽂章。

转到博客园之后，打算把这个教程移过来，顺便完善后⾯的教程。

主要是在+EF6⾥⾯使⽤cplex,完成⼀个最优⽣产计划的决策。

当时在查找如何在C#中引⽤cplex时，找到的⼤多是cplex在VS中的环境配置，⼤都还是以C++为例，⽽且觉得有些复杂。

所以想写⼀篇关于C#引⽤的教程。

关于下载我下载的版本是cplex studio12.8.0，可以去官⽹注册账号并下载试⽤版或者教育版。

其他下载途径⾃⾏百度。

安装下载之后，新建⼀个⽂件夹以备安装使⽤。

可以不⽤安装在C盘当中，安装后的⽂件夹如图所⽰：在这些⽂件夹当中，包含有C#、java、matlab、python等的教程（英⽂版），以及提供的样例。

以C#为例：教程位于~\cplex\dotnet.html当中。

样例在~\cplex\examples\x64_windows_vs2017\stat_mda当中。

双击打开其中的.sln⽂件，其中有很多C#的演⽰程序,可以⽤来学习。

.dll引⼊项⽬1. 打开VS2017，新建⼀个C#控制台应⽤程序，⽤来做配置效果的测试。

2. 点击“项⽬”-“添加引⽤”（或者直接在解决⽅案“引⽤”上，右键添加引⽤）3. 浏览⽂件夹，找到你的安装位置。

打开“~\cplex\bin\x64_win64”⽬录，选择其中的这两个添加⼊你的项⽬当中：4. 可以从样例代码中复制⼀个做测试，⽐如：using ILOG.Concert;using ILOG.CPLEX;public class Blend{internal static int _nbElements = 3;internal static int _nbRaw = 2;internal static int _nbScrap = 2;internal static int _nbIngot = 1;internal static double _alloy = 71.0;internal static double[] _cm = { 22.0, 10.0, 13.0 };internal static double[] _cr = { 6.0, 5.0 };internal static double[] _cs = { 7.0, 8.0 };internal static double[] _ci = { 9.0 };internal static double[] _p = { 0.05, 0.30, 0.60 };internal static double[] _P = { 0.10, 0.40, 0.80 };internal static double[][] _PRaw = {new double[] {0.20, 0.01},new double[] {0.05, 0.00},new double[] {0.05, 0.30}};internal static double[][] _PScrap = {new double[] {0.00, 0.01},new double[] {0.60, 0.00},new double[] {0.40, 0.70}};internal static double[][] _PIngot = {new double[] {0.10},new double[] {0.45},new double[] {0.45}};public static void Main(string[] args){try{Cplex cplex = new Cplex();INumVar[] m = cplex.NumVarArray(_nbElements, 0.0, System.Double.MaxValue); INumVar[] r = cplex.NumVarArray(_nbRaw, 0.0, System.Double.MaxValue);INumVar[] s = cplex.NumVarArray(_nbScrap, 0.0, System.Double.MaxValue);INumVar[] i = cplex.NumVarArray(_nbIngot, 0.0, System.Double.MaxValue);INumVar[] e = new INumVar[_nbElements];// Objective Function: Minimize Costcplex.AddMinimize(cplex.Sum(cplex.ScalProd(_cm, m),cplex.ScalProd(_cr, r),cplex.ScalProd(_cs, s),cplex.ScalProd(_ci, i)));// Min and max quantity of each element in alloyfor (int j = 0; j < _nbElements; j++){e[j] = cplex.NumVar(_p[j] * _alloy, _P[j] * _alloy);}// Constraint: produce requested quantity of alloycplex.AddEq(cplex.Sum(e), _alloy);// Constraints: Satisfy element quantity requirements for alloyfor (int j = 0; j < _nbElements; j++){cplex.AddEq(e[j],cplex.Sum(m[j],cplex.ScalProd(_PRaw[j], r),cplex.ScalProd(_PScrap[j], s),cplex.ScalProd(_PIngot[j], i)));}if (cplex.Solve()){if (cplex.GetStatus().Equals(Cplex.Status.Infeasible)){System.Console.WriteLine("No Solution");return;}double[] mVals = cplex.GetValues(m);double[] rVals = cplex.GetValues(r);double[] sVals = cplex.GetValues(s);double[] iVals = cplex.GetValues(i);double[] eVals = cplex.GetValues(e);// Print resultsSystem.Console.WriteLine("Solution status = " + cplex.GetStatus());System.Console.WriteLine("Cost:" + cplex.ObjValue);System.Console.WriteLine("Pure metal:");for (int j = 0; j < _nbElements; j++)System.Console.WriteLine("(" + j + ") " + mVals[j]);System.Console.WriteLine("Raw material:");for (int j = 0; j < _nbRaw; j++)System.Console.WriteLine("(" + j + ") " + rVals[j]);System.Console.WriteLine("Scrap:");for (int j = 0; j < _nbScrap; j++)System.Console.WriteLine("(" + j + ") " + sVals[j]);System.Console.WriteLine("Ingots : ");for (int j = 0; j < _nbIngot; j++)System.Console.WriteLine("(" + j + ") " + iVals[j]);System.Console.WriteLine("Elements:");for (int j = 0; j < _nbElements; j++)System.Console.WriteLine("(" + j + ") " + eVals[j]);}cplex.End();}catch (ILOG.Concert.Exception exc){System.Console.WriteLine("Concert exception '" + exc + "' caught");}System.Console.ReadKey();}}看了其他教程中，说要将解决⽅案启动配置为Release,但后⾯试了⼀下选为Debug也可以正常使⽤。

C++调用Cplex例子

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;}。

matlab ceplex implies用法

matlab ceplex implies用法Matlab和Cplex在数值计算、优化问题等领域都扮演着重要的角色。

在Matlab软件中，可以通过使用Cplex库来求解线性规划、整数规划、混合整数规划等多种优化问题。

本文将介绍Matlab中Cplex库的基本用法，并以步骤的形式解释如何使用Cplex来解决优化问题。

1. 安装Cplex和Matlab首先，要使用Cplex库，需要安装Cplex软件包。

可以从IBM官网上下载Cplex软件，并按照安装向导进行安装。

安装完成后，需要将Cplex的安装路径添加到Matlab的路径中，以便Matlab可以找到Cplex库。

2. 导入Cplex库在Matlab中，可以使用addpath函数将Cplex库的路径添加到Matlab 的搜索路径中。

为了使用Cplex库的函数和类，需要使用import命令将这些函数和类导入到当前的Matlab会话中。

3. 创建Cplex对象在Matlab中，可以使用Cplex类来创建一个优化器对象。

通过创建Cplex 对象，可以设置求解器的参数、定义优化问题的变量和约束条件，并使用求解器来求解问题。

4. 定义变量通过调用Cplex类的addCols函数，可以添加变量到优化问题中。

需要指定变量的类型（例如连续变量、整数变量），以及变量的上下界。

可以使用变量的下标来引用变量，以便在后续的约束条件和目标函数中使用。

5. 定义约束条件可以使用addRows函数向优化问题中添加约束条件。

约束条件可以是线性等式或线性不等式，且可以包含变量和常数。

需要为每个约束条件指定等号或不等号，并提供约束条件的系数。

6. 定义目标函数使用setObjCoeff函数可以设置优化问题的目标函数。

目标函数可以是线性函数，其中包含问题的变量和常数。

需要为每个变量指定目标函数中的系数，以便在求解过程中得到正确的结果。

7. 设置求解器参数可以使用Cplex对象的setParam函数来设置求解过程的参数。

CPLEX12.6在C++环境下的配置

CPLEX的安装
• 在安装CPLEX之前，应正确安装适用的编程平台（例如Visual Studio、Java Eclipse）。 • 以CPLEX 12.61为例，点击安装程序，加载完成后进行安装，基本步骤如下，一般选择默认路径（C 盘），中间步骤均选择默认即可。
CPLEX的安装
CPLEX的配置
求解简单线性规划
min x y z 2 x 3 y 10 4y+5z 15 s.t. 3x+z 11 x 0, 0 y 3, z 5
求解简单线性规划
求解人力资源调度问题
现有一个建造房子的项目，房子的建造一共包括5个主要工作，分别为地基、墙壁、天花板、外墙装饰、内墙装饰，且需要完成采购、监工、砖瓦工、油工、木工这五种技能，每道工作各自需要其中的若干种技能，每种所需技能都需要雇用多技能工人去完成。每道工作需要占用一个固定的天数，为每道工作的执行时间。由于人与人之间的差异性，并不是每个工人都有能力去执行每项技能，他们都只掌握了执行其中部分技能的能力。并且，由于实际情况的限制，各道工作之间存在着一定的优先关系，例如，地基必须要先于其他各个工作之前完成，墙壁必须要先于外墙装饰和内墙装饰之前完成等。根据实际情况，本文给出如下限定：（1）房子的每个工作可能需要多个工人来进行，且这几个工人必须同时开始，同时结束；（2）每个工人在每个单位时间至多只能执行一个技能单位的工作，也就是说一个工人不能同时执行一项以上的工作；（3）一项工作一旦开始，在完成之前不能有中断出现；
CPLEX的配置
CPLEX的配置
求解简单线性规划
min x y z 2 x 3 y 10 4y+5z 15 s.t. 3x+z 11 x 0, 0 y 3, z 5

【CPLEX教程02】配置Cplex的Java环境以及API说明

【CPLEX教程02】配置Cplex的Java环境以及API说明因为⼩编⼀般⽤的C++和Java⽐较多，⽽且现在开发⼤型算法⽤这类⾯向对象的编程语⾔也⽅便得多。

基于上⾯的种种考虑，加上时间和精⼒有限，所以就暂时只做C++和Java的详细教程辣。

关于matlab和python的也许后续会补上的吧。

然后在开始之前，照例先把环境给配置好。

那么就先配置java的环境吧。

CPLEX系列教程可以关注我们的公众号哦！获取更多精彩消息！前⾯已经说了怎么下载和安装cplex了，如图：确保已经安装上这个版本，我们才能开始下⼀步的⼯作。

java⼩编⼀般⽤的ide是eclipse，就配置⼀下关于eclipse的。

其他的开发环境请⼤家⾃⾏设置哈。

新建⼀个⼯程，添加⼀个package，添加⼀个带main函数的类。

代码先别写。

在项⽬右键，选择build path -> Configure Build Path……找到Libraries->Add External JARs……，然后定位到\lib这个⽂件夹，把cplex.jar给添加进去。

到这⼀步还不⾏，还需要把CPLEX的动态运⾏库给添加进去，好让java程序运⾏的时候能够找到，具体做法是：在项⽬右键，选择build path -> Configure Build Path……，找到Libraries，点开JRE System Library，在Native library location那⾥点edit，把cplex下的\bin\x64_win64⽂件夹给添加进去，这⾥⾯有程序运⾏所需要动态库。

⼀个简单的线性规划问题：把下⾯代码复制进main函数⾥⾯：try {IloCplex cplex = new IloCplex(); // creat a modeldouble[] lb = {0.0, 0.0, 0.0};double[] ub = {40.0, Double.MAX_VALUE, Double.MAX_VALUE};IloNumVar[] x = cplex.numVarArray(3, lb, ub);double[] objvals = {1.0, 2.0, 3.0};cplex.addMaximize(cplex.scalProd(x, objvals));double[] coeff1 = {-1.0, 1.0, 1.0};double[] coeff2 = {1.0, -3.0, 1.0};cplex.addLe(cplex.scalProd(x, coeff1), 20.0);cplex.addLe(cplex.scalProd(x, coeff2), 30.0);if (cplex.solve()) {cplex.output().println("Solution status = " + cplex.getStatus());cplex.output().println("Solution value = " + cplex.getObjValue());double[] val = cplex.getValues(x);for (int j = 0; j < val.length; j++)cplex.output().println("x" + (j+1) + " = " + val[j]);}cplex.end();} catch (IloException e) {System.err.println("Concert exception caught: " + e);}点击运⾏，出现下⾯的结果就成功啦：最后，如果提⽰找不到build path ，share libraries什么的，请确保第⼆步配置正确！⾄此，我们已经能愉快使⽤cplex啦。

C#调用Cplex学习笔记

使用C#调用Cplex学习笔记1.构建约束及目标函数调用cplexCplex Model = new Cplex（）；表示建立一个新的cplex模型主要介绍一些基本的结构：Model.AddEq（函数1，函数2）函数1=函数2Model.AddLe（函数1，函数2）函数1<=函数2Model.AddGe（函数1，函数2）函数1>=函数2Model.Sum （函数1，函数2）函数1+函数2Model.Prod （double var，函数2）值*函数2Model.ScalProd(double[]vals,INumVar[]vars) 一维矩阵*矩阵并求和2.Model.AddMinimize（目标函数）表示求解目标函数（求最小）Model.AddMaximize（目标函数）表示求解目标函数（求最大）3.第一部分：构建常量和决策变量第二部分：构建约束及目标函数第三部分：输出决策变量4.定义变量（类似于C#的编码规则，将INumVar类似于int，是一个类型）（1）一个变量：INumVar var= Model.NumVar(0.0,1.0,NumVarType.Bool) ;【括号中，变量的下限、上限、类型-布尔类型】（2）一维（int）整形变量INumVar [] var =Model.NumVarArray(5,0.0,1.0,NumVarType.Int); 【括号中，变量的数组个数下限、上限、类型-布尔类型】（3）二维（double）变量：INumVar [][] var = new INumVar [3][];for(int i=0;i<3;i++){Var[i]= Model.NumVarArray(5,0.0,20 ,NumVarType.Double);}（4）三维0,1决策变量：INumVar[][][] XIJK = new INumVar[4][][];for (int i = 0; i < 4; i++）{XIJK[i] = new INumVar[5][];for (int j = 0; j < 5; j++){XIJK[i][j]=Model.NumVarArray(7,0.0,1.0,NumVarType.Bool)；}}一些小方法：1.Model.NumVarArray(int n, double lb, double ub, NumVarType type);//添加决策变量括号中的四项依次是个数，下界，上界，变量类型比如：C = Model.NumVarArray(NumberOfJobs + 2, 0.0, System.Double.MaxValue, NumVarType.Float); 浮点型变量--连续类型B=Model.NumVarArray(NumberOfMachines, 0.0, 1.0, NumVarType.Bool);布尔型变量还有NumVarType.Int 整数型--离散类型2. Model.NumVar(0.0, System.Double.MaxValue, NumVarType.Float);//括号中的三项依次是下界，上界，变量类型3.Model.Prod(1.0, X) 1*x 数相乘Model.ScalProd(x, y) 相当于，矩阵x每点和y对应点每点相乘后相加。