cplex实际操作
matlab调用cplex求解优化问题编程简单例子
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中文教程(第二章)
第二章 OPL语言之：数据文件
2、如果是数值型，其语法为： （1）数组变量名称 = [数值1 数值2…数值n]; （2）数组变量名称 = #[ 变量名1: 数值1 变量名2: 数值2 … 变量名n: 数值n ]#; 说明：（1）各个数据间用空格或者逗号分开；（2）前面不 加井号时，不能有变量名，且顺序要与之前的顺序一致不能 改变顺序。加井号时，此时必须要有变量名，因此顺序可以 任意改变。 例如： （1）Fixed = 30; （2）Profit = #[ "chloride":40,"gas":30]#;
第二章 OPL语言之：数据文件
数据文件即以扩展名为“.dat”的文件。因为数据文件都有模 型文件与之对应，在模型文件中涉及“…”的变量都需要在数 据文件中给出具体的数据，其语法规则一般是： 1、如果是字符串型数据，其语法为： 数组变量名称 = {字符串1 字符串2 …. 字符串n}； 说明：（1）各个数据间用空格或者逗号分开；（3）各数据 可以加也可以不用加引号 如：（1）Products = { "gas" "chloride" };（2）Products = { "kluski", "capellini", "fettucine" };（3）SCities = { A B C};
第二章 OPL语言之：主要关键字
int ： 用来定义整形数据，即数学中的整数，其语法规则为： int 数值型数组变量名[对应的关键字数组变量名]=[数值1 数 值2 ….数值n] 例子：（1）int Fixed = 10;（2）int NbWarehouses = 50; Range： 这是OPL语言中用来定义一段连续的整数数据，其语法为： range 变量名 = a..b 其中中a和b是两个整数。表示的含义是a、b间的所有整数， 包括a和b。 例如：（1）range Rows = 1..10;（2） int n = 8; range Rows = n+1..2*n+1;
cplex 使用手册
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．。
matlabCplex使用
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matlabCplex使 用
安装cplex 安装yalmip 示例 % value:5 constraint:2 % max z=2x1+x2+4x3+3x4+x5 % 2x2+x3+4x4+2x5<=54 % 3x1+4x2+5x3-x4-x5<=62 % x1,x2<=0,x3<=3.32,x4<=0.678,x5<=2.57
x=intvar(1,5); f=[1 1 3 4 2]*(x'.^2)-[8 2 3 1 2]*x';F=set(0<=x<=99); F=F+set([1 1 1 1 1]*x'<=400)+set([1 2 2 1 6]*x'<=800)+set(2*x(1)+x(2)+6*x(3)<=800); F=F+set(x(3)+x(4)+5*x(5)<=200);solvesdp(F,-f);
%% another % max z=4x1+6x2+2x3 % -x1+3x2<=8 % -x2+3x3<=10 % 5x1-x3<=8 % x1,x2,x3>=0且为整数
% 目标函数 决策变量，整数型：intvar 连续型：sdpvar 二值型：binvar x=intvar(1,3); f=[4 6 2]*x'; % 约束x1,x2,x3 F=set(x>0)+set([-1 3 0]*x'<=8)+set([0 -1 3]*x'<=10)+set([5 0 -1]*x'<=8); %在约束F下求目标函数f最大值 solvesdp(F,-f); % 查看目标函数 double(f) % 查看各变量取值 double(x)
『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教程六
第六章 IBM ILOG CPLEX在动车组运用优化中的应用
（四）运行求解：
运行配置文件后，求解结果如下： // solution (optimal) with objective 2 AX = [[1 0 0] [0 1 0] [0 0 1]]; BX = [[1 0 0] [0 1 0] [0 0 1]]; 这说明该运行图最少需要模型求解的2台加上牵引跨0点运行 线6的1台总共3台机车进行牵引。
这是一个多目标规划模型，第一个目标是使用的机车数最小； 第二个目标是机车在站的停留时间最短；第三个目标是机车 的运用最均衡。第一个目标的优先级别高于第二个高于第三 个，在求解中可先利用CPLEX对第一个目标进行求解，然后
第一个目标作为约束，对第二个目标进行求解，然后将第二
个目标作为约束，对第三个目标求解。得出的结果，即为机 车周转图的优化结果。
min 2 x12 d12 x14 d14 x16 d16 90 x32d32 x34d 34 x36d 36 90 x52d 52 x54d 54 x56d 56 90
2 2 2
x21d 21 x41d 41 x61d 61 180 x23d 23 x43d 43 x63d 63 180 x25d 25 x45d 45 x65d 65 180
第六章 IBM ILOG CPLEX在动车组运用优化中的应用 有时上述的机车周转问题根据区段和线路实际情况的不同， 需要考虑如下的因素： 1. 运行图中上下行列车数是否相等。 2. 牵引区段是否固定。 3.机车的牵引定数是否都相同。 4.是否考虑单机走行。 这些因素要根据实际情况添加相应的约束，相应的模型的复 杂程度会有所增加。
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)。
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。
cplex中文教程 第四章
第四章IBM ILOG CPLEX在高速铁路列车运行图编制中的应用 数据文件：
例1：假定2列中速列车，1列高速列车，5个车站。
数据文件编码为：
nctrain=2; nhtrain=1; nstation=5; a=[4,4,4,4,4]; d=[3,3,3,3,3]; r=[[24,8,20,38],[24,8,20,38],[16,6,13,25]]; b=[[1,1,1,1,1],[1,1,1,1,1],[1,1,1,1,1]]; c=[[2,2,2,2,2],[2,2,2,2,2],[2,2,2,2,2]]; w=[[0,0,0,0,0],[0,0,0,0,0],[0,0,0,0,0]]; M=100000000; e=[[0,0,0,0,0],[0,0,0,0,0],[0,0,0,0,0]];
停站时间约束
yik xi变
k 2Sik ik qij (i 1, 2, j
, N ; k 2,3,
, m 1)
, N ; k 2,3,
, m 1)
第四章IBM ILOG CPLEX在高速铁路列车运行图编制中的应用
第四章IBM ILOG CPLEX在高速铁路列车运行图编制中的应用 例2求解结果：
// solution (optimal) with objective 1606 x = [[0 17 39 59 101 129 152] y = [[0 17 40 59 102 129 152] [0 21 43 63 106 135 159] [3 22 43 65 106 136 159] [0 26 54 79 131 164 191] [6 26 55 81 132 164 191] [0 59 81 101 143 171 194] [42 59 82 101 144 171 194] [0 63 85 105 147 174 197] [45 64 85 107 147 174 197] [0 66 88 108 151 180 204] [48 67 88 110 151 181 204] [0 73 102 127 180 215 243] [51 74 103 129 181 216 243] [0 110 131 151 194 223 246] [94 110 131 153 194 223 246] [0 114 136 156 198 226 249] [97 114 137 156 199 226 249] [0 117 140 162 206 234 257]] [100 117 141 164 207 234 257]]
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。
yalmip+cplex,implies的用法
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
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。
CPLEX中文教程(第七章)
（一）公交乘务排班优化问题概述
公交乘务排班问题属活动资源的优化利用问题。一般是根 据给定的乘务任务、乘务规则等条件，考虑一定的优化目 标，对乘务员(组)的出乘时间、地点，担当的乘务任务、时 刻，退乘时间、地点等做出具体安排，以确保一定周期内 的所有乘务任务被执行。
第七章：IBM ILOG CPLEX在公交乘务排班优化问题中的应用
例1. 下面是某条线路的基本情况： 1、该线路的开收班时间： 冬令（12月~3月）：6:20~18:10，夏令（4月~11月）：6:15~18:20 2、该线路的司机人数：15人 3、该线路排班间隔： 平时：8~10分钟/班； 上下班高峰（6:00~8:30，11:30~13:30，16:30~18:00）：4~8分钟/班 节假日：5~10分钟/班 4、该线路的运行时间： 正常：80~85分钟/班 高峰：100~120分钟/班 规定：（1）司机每天上班时间不超过8小时；（2）司机连续开车不得超 过4小时；（3）每名司机至少每月完成120班次。 问题一：针对五月份的节假日和非节假日，分别求出每日最少班次总数； 问题二：阐述你对上述规定的理解，并根据你的理解建立适当的数学模型， 合理地设计五月份该线路的司机排班方案。
第七章：IBM ILOG CPLEX在公交乘务排班优化问题中的应用 公交乘务排班问题的基本元素和各元素的基本属性如下： 1）公交线路：具有出发站、出发时刻、到达站、到达时刻、 中途停站等基本属性； 2）乘务员类型（组）：包括司机、售票员等属性； 3）乘务规则：包括间休时间、工作时间、休息时间、乘务周 期、月工时等乘务值乘规则。 4）目标函数:乘务成本最小、需要的乘务员数量最少等。 5）约束条件:乘务员的工作时间必须满足乘务规则；每个线路、 每个班次都必须有乘务员值乘；乘务员劳动负衡均衡等约束 条件。
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
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
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。
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;}。
调用CPLEX求解优化问题的简化方法
【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。以下假定已经为以上提到的所有数组均赋值，且数据一致性良好。需要说明的是若无不 等式约束/等式约束，则勿将对应数组赋空（null） ；以等式约束不存在为例，请赋为： double[][] A_eq = { }; double[] b_eq = { }; 若某变量 x[i]无下界（程序限制非负） ，则 lb[i] = 0.0；若 x[i]无上界，则 ub[i] = System.Double.MaxValue；
（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：
C#调用 ILOG CPLEX 求解的简化方法：
Cplex cplex = new Cplex();//建立问题模型 INumVar[][] var = new INumVar[1][];//用于求解后调用或查看结果 IRange[][] rng = new IRange[1][];//用于求解后调用或查看松弛程度 int n = lb.Length; //变量个数，亦可赋值为c.Length或ub.Length INumVar[] x = cplex.NumVarArray(n, lb, ub, xt);//添加决策变量 //若退化为纯线性规划则可省略xt，改写为 //INumVar[] x = cplex.NumVarArray(n, lb, ub); var[0] = x;//加引用(指针变化)，两个可以等同 cplex.AddMaximize(cplex.ScalProd(x, c));//添加优化目标 //若需要最小化目标则改为AddMinimize //下面将定义约束 rng[0] = new IRange[A_le.Length + A_eq.Length]; //尝试添加约束的一种方法 for (int j = 0; j < A_le.Length; j++)//不等式约束 { rng[0][j] = cplex.AddLe(cplex.ScalProd(x, A_le[j]), b_le[j]); } for (int j = 0; j < A_eq.Length; j++)//等式约束 { rng[0][j + A_le.Length] = cplex.AddEq(cplex.ScalProd(x, A_eq[j]), b_eq[j]); } if (cplex.Solve())//以下列出求解成功后常用的成员 { double[] result = cplex.GetValues(var[0]);//得到决策变量值 System.Console.WriteLine("Solution status = " + cplex.GetStatus()); //求解状态 System.Console.WriteLine("Solution value = " + cplex.ObjValue); //目标最优值 for (int j = 0; j < result.Length; j++) { System.Console.WriteLine("result[" + j + "] = " + result[j]); } } cplex.End();
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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 + return
x3 <= 20 return
labor : x1 – 3x2+x3 <=30 return
Matlab与cplex的混合编程
1.安装matlab（cplex只支持>7.5版本的互联）和cplex1
2.1
2.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*x
st. Aineq*x <= bineq
Aeq*x = beq
lb <= x <= ub
编程时注意相互转换为标准格式。
5．。