cplex_cplex软件安装包 - CSDN
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  • Cplex的安装和使用实例

    万次阅读 2019-05-08 16:58:56
    最近有文章复现需要用到Cplex,所以捣鼓了一下,看其他博客感觉不解渴,所以索性在这里记录一些key point 1)下载与安装:Cplex的下载可以在官方网站下载,学生是免费下载使用的,非学生可以在网上找一找,有可用的...

    最近有文章复现需要用到Cplex,所以捣鼓了一下,看其他博客感觉不解渴,所以索性在这里记录一些key point

    1)下载与安装:Cplex的下载可以在官方网站下载,学生是免费下载使用的,非学生可以在网上找一找,有可用的网盘下载方案;

    安装过程比较简单,个人是把应用程序安装好之后再在matlab中添加的路径,参考链接:https://blog.csdn.net/robert_chen1988/article/details/44464369

    使用的过程中最好把Yalmip也安装好,因为有一些必要的函数在Cplex里面没有。

    做整数规划的过程中,需要让Yalmip能识别到Cplex,使用yalmiptest可以看到Cplex是否被yalmip看到,如果没有,则需要根据自身安装的Cplex版本号对yalmip目录下的solvers/definesolvers.m文件做更改,将里面的某一个版本号改为你的版本号,例如将12.8.0都改为12.9.0,对应的cplexlink1280也全改为cplexlink1290。这样保证两个套件相互都能引用。

    2)功能测试:

    参考链接:https://www.cnblogs.com/trux/p/7701230.html

    根据上述链接里的例子运行了一下,例子稍微看一下,不用特别较真,运行没有问题即可开始写自己的程序。

    上述例子运行过程基本都采用了cplex的solver来解,yalmip建模问题下面总结一下,与cplex可以做一个对比。

    通常来说,yalmip中一个线性规划的写法包含三个部分:

    定义变量:intvar (整型),spdvar(实型),binvar(0/1型)等,例如:x=intvar(3,1);

    定义目标函数和限制条件:为f赋值,例如:f=-[1,2,3],g=f*x为目标函数(x1+2*x2+3*x3),F=set(限定条件)+set(限定条件)+...+set(限定条件);

    设置Cplex为求解工具求解:sdpsettings('verbose','1','solver','cplex'); optimize(F,-f,ops);double(f);double(x);

    3)解决问题:

    由于Cplex是IBM搞的一个比较成熟的软件,相关的类写得已经很丰富了,建立对象后按照相应的方法格式去写就行了。所以Cplex写问题与前面描述的yalmip的写法有一些区别:Cplex的方法可以参考IBM的类描述https://www.ibm.com/support/knowledgecenter/SSSA5P_12.7.0/ilog.odms.cplex.help/refmatlabcplex/html/classCplex.html

    问题:

    Maximize     x1 + 2x2 + 3x3 + x4

    Subject to

                       -x1 + x2 + x3 +10x4<=20

                        x1 - 3x2+ x3            <=30

                                 x2         - 3x4   =  0

    Bounds

                          0<=x1<=40, x2>=0, x3>=0, 2<=x4<=3, 且x4为整数

    程序:

    %% 初始化Cplex对象
    cplex = Cplex('mipex1');
    cplex.Model.sense = 'maximize';
    
    %% 问题描述
    cplex.addCols([1; 2; 3; 1], [], [0; 0; 0; 2], [40; inf; inf; 3],'CCCI');
    cplex.addRows(-inf, [-1  1 1   10], 20);
    cplex.addRows(-inf, [ 1 -3 1    0], 30);
    cplex.addRows(   0, [ 0  1 0 -3.5],  0);
    
    %% 问题求解
    cplex.solve();
    
    %% 写出结果
    fprintf ('\nSolution status = %s \n', cplex.Solution.statusstring);
    fprintf ('Solution value = %f \n', cplex.Solution.objval);
    disp ('Values =');
    disp (cplex.Solution.x);
    disp ('Slacks =');
    disp (cplex.Model.rhs - cplex.Solution.ax);

    cplex下的方法可以参考上述链接,addcols方法中给出了目的函数、上下限以及变量的类型,解的结果如下:

    Slacks表示的是将求得的x代入到原限制条件中,求得的值与条件中右侧值之间的差。

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  • Yalmip+Cplex解决一切常规优化问题(附Cplex12.8破解版下载地址) 测试demo以及相关软件,在文章最底部。 什么是常规优化问题? 优化问题在我们生活中是无处不在的,比如我们平常买东西,货比三家,选择最合适,最...

    测试demo以及相关软件,在文章最底部。

    什么是常规优化问题?

    优化问题在我们生活中是无处不在的,比如我们平常买东西,货比三家,选择最合适,最实惠的;我们打游戏,当下获得的游戏金币,购买什么装备,可以获得最大化的收益等等都是优化问题,优化问题其实很简单,就是在有一个或者多个目标的情况下,我们如何利用现有的可变的资源,在一定的限制条件下,去完成目标。

    这样的一个概念放在数学里面来讲,目标——目标函数,可变的资源——变量,一定的限制条件——约束条件,完成目标——求取目标函数的最大或是最小值

    有了这样的概念,在数学里我们又将其细分为,很多种类,根据目标函数和约束条件是否是线性的(线性——变量之间只有一次方的函数关系)来进行划分,一共是分成两类,当目标函数和约束条件全是线性时,则是线性规划(LP);当二者有任意一种是非线性时,则是非线性规划(NP),再根据变量的种类,实数,整数,0/1,又可分为整数线性/非线性规划,0—1规划,当变量里面即有整数又有实数是,又称之为混合整数线性/非线性规划,当变量的最高次数是2次时,又称之为2次规划,当有多个目标函数不止一个的时候,我们又称之为多目标优化以上所有的优化问题,我把它们统称为常规优化问题

    我们如何去解决一个优化问题

    在今天我们很多东西都是站在前人的肩膀上来完成的,都是经过无数人的研究、探索寻找到的方法。
    学过最优化运筹学相关知识的朋友可能知道,对于线性问题,我们有单纯形法、牛顿法等可以很好的解决,对于非线性问题,可以采用罚函数法,乘子法等。

    但在今天,我们再想去解决一个优化问题,肯定是借助于相应的软件和工具,很少去自己编写相应的优化算法,我们常用的两种软件就是lingo和matlab,当然像一些,编程语言,也有相关的库和接口去解决相应的问题。我们今天主要介绍matlab,lingo我也去使用过,确实是一款非常优秀的软件,但它在的扩展性,适用性并没有那么高,matlab还是数学研究的主要使用的软件

    如虎添翼——matlab+Yalmip+Cplex

    matlab做优化问题的三个缺点:

    对于不了解matlab做优化问题的,可以参考这篇文章MATLAB求解最优化问题,可以动手实践一下。

    1. 功能性上的缺点:内置函数无法做混合优化问题,大规模的问题无法求解;
    2. 建模上的缺点:它所有的变量,以及约束条件都是通过一个矩阵来进行输入的,当变量数目达到几百上千时,便非常难以建模;
    3. 用户体验上的缺点:每次使用,必须得弄清楚,我的问题属于哪种类型的优化问题,然后再去找对应的函数,按照相应的格式去调用,不够智能化。

    针对于这3个缺点,Yalmip和Cplex对它们进行的了补足。

    强大的智能管家——Yalmip

    Yalmip是由Lofberg开发的一种免费的优化求解工具,其最大特色在于集成许多外部的最优化求解器,形成一种统一的建模求解语言,自带了BNB和BMIBNB两种求解器,可以用于求解混合整数优化问题。

    Yalmip有以下四个优点:

    1、免费、开源;
    2、功能性上的:补充了混合整数优化;
    3、建模方式上:拥有专有的建模方式,对于复杂问题的,多变量,多约束的时候非常方便;
    4、智能化:无需选择求解器,自动针对问题,选择已安装的合适的求解器进行求解。

    需要学习Yalmip的可以详细看其官网的资料Yalmip官网,只需简单了解的可看这篇文章Yalmip使用指南

    性能怪兽——Cplex

    Cplex是IBM公司开发的一款商业版的优化引擎,当然也就有破解版。。。

    专门用于求解大规模的线性规划(LP)、二次规划(QP)、带约束的二次规划(QCQP)、二阶锥规划(SOCP)等四类基本问题,以及相应的混合整数规划(MIP)问题。

    优势:(1)能解决一些非常困难的行业问题; (2)求解速度非常快; (3)提供超线性加速功能的优势。

    在Cplex的加持下,使得matlab对于大规模问题,以及线性规划的效率,都得到飞跃的提升。

    下载链接(请使用此处分享的Yalmip版本)

    Cplex12.8破解版:链接:https://pan.baidu.com/s/1zQwqquS6lSmiB6Oz-0-NFw 提取码:4i08
    Yalmip: 链接:https://pan.baidu.com/s/1sghn0g-aExnSZwhLCZt6tA 提取码:x6c9

    Yalmip的安装方法,请参考,Yalmip使用指南
    Cplex安装完了之后,找到其安装路径下的matlab文件夹,安装和Yalmip相同的配置方法,配置即可。

    测试demo::链接:https://pan.baidu.com/s/1tNJBeClR9TroPRVv7ky-mg 提取码:z099,给出的只是一个简单的例子,更多的学习,可以去Yalmip官网查看。

    结语

    我接触学习,最优化这一块也就大半年的时间,期间遇到过,3个比较复杂的优化项目,第一个是一个混合非线性规划问题,最终通过一些巧妙地转换,将其转换成了一个线性规划地问题,就非常快地解决了;第二个项目,也是我接触到Yalmip的一个项目,具有几百个变量,一个非常复杂的混合二次非线性规划问题,没法转换的那种,后面使用Yalmip+cplex轻松的解决了,其中还尝试了Gurobi求解器;第三个项目,更加复杂,我们使用的遗传算法进行的演化计算,但仿生算法是厉害,能够给出可行解,但却不一定是最优的。

    在这个过程种我总结了,以后在做优化问题的时候,需要注意的两点:

    1、能用常规算法,运筹学的算法进行计算时,就一定要用,仿生算法,一般都是局部收敛,很难得到最优解;
    2、非线性问题尽量线性化,整数问题,0-1化或是连续化,当遇到大规模的问题时,一般只有线性的和连续的才能进行有效地计算。

    优化问题还是挺有意思,想写这篇文章很久了,但一直拖拖拖。。。希望对大家有所帮助!欢迎留言批评指正,互相学习!
    后面如果有时间的话,会针对于非常规优化问题,更新蚁群算法、遗传算法、粒子群算法等一些列的启发式算法,未完待续。。。

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  • 介绍了Cplex建模的基础知识和官方提供的gas示例的演示过程

    目录

     

    1 绪论

    1.1 Cplex简介

    1.1.1 基本界面介绍

    1.1.2 处理流程介绍

    1.2 OPL语言

    1.2.1 OPL的主要关键字

    1.2.2 数据文件

    1.3 如何调用Cplex

    1.3.1 使用AMPL脚本语言调用

    1.3.2 IBM CPLEX Studio IDE

    1.3.3 Cplex with Concert Technology

    2 官方gas示例演示

    2.1 导入示例

    2.2 gas示例解析

    2.2.1 示例的通俗语言描述

    2.2.2 数据文件与模型文件

    2.2.3 结果展示

    2.3 数据和模型同文件形式

    2.4 带#与否的数据文件


    1 绪论

    1.1 Cplex简介

    • Cplex是IBM公司开发的一个优化工具引擎,可以用其求解线性规划、二次规划、整数规划等问题;能够快速解决一些行业难题。
    • 自带IBM ILOG Cplex Optimization Studio既能使用自带语言进行编程,也提供了众多流行语言的接口,具有广泛的应用前景

    1.1.1 基本界面介绍

    1.1.2 处理流程介绍

    当我们面对一个问题时,先从给定的数据建立科学的数学模型,然后使用Cplex进行问题求解,输出我们想要的结果。

    1.2 OPL语言

    OPL语言是ILOG的优化语言,可以用来编制模型文件和数据文件。

    包含的文件类型及作用:

    • 项目文件:组织模型和数据的文件,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
    • 模型文件:声明数据项目,但是不需要提供数据的初始化工作
    • 数据文件:包含了在模型中声明的数据初始化
    • 设置文件:当你决定一个或多个数学规划和其他的缺省值,该文件保存用户定义的值
    • 运行配置:为了运行的目的而根据项目进行的设置;在一个项目中,可以根据自己的需要定义多个运行配置

    模型文件包含以下四个部分:数据、决策变量、目标函数、约束条件;这也是数学建模的四个必备要素。

    1.2.1 OPL的主要关键字

    数据类型 语法规则

    代码示例

    string {string} 变量名 = {"字符串1", "字符串2","字符串3",...}; {string} Products = {"gas", "chloride"};
    {string} Components = {"nitrogen", "hydrogen", "chloride"};
    float

    用来定义浮点数据类型,也就是小数

    float 变量名[对应字符串数组变量名] = [数值1, 数值2, ...];

    //浮点数
    float var = 3.13;
    //数组
    float Profit[Products] = [30,40];
    //二维数组
    float Demands[Products][Components] = [[1,3,0],[1,4,0]];

    int

    用来定义整型数据类型,也就是整数

    int 变量名[对应关键字数组数组变量名] = [数值1, 数值2, ...];

    //整型
    int Fixed = 10;
    range

    一段连续的整型数据

    range 变量名 = startInterge..endInterge

    //Range类型
    range Rows = 1..10;
    int n=10;
    range rows = (n+1)..2*(n+1);
    dvar

    定义决策变量

    dvar 数据类型函数 变量名;

    数据类型函数后可跟正负号来表示决策变量正负

    dvar float+ Gas;
    dvar float+ Chloride;
    dvar float+ Production[Products];

    Maximize

    Minimize

    maximize或minimize 目标函数的表达式; maximize 40 * Gas + 50 * Chloride;
    maximize sum(p in Products) Profit[p] * Production[p];
    subject to

    subject to{

    约束1名称:约束1;

    ...

    约束n名称:约束n;

    }

    subject to{
    ctMaxTotal: Gas + Chloride <= 50;
    ctMaxTotal2: 3 * Gas + 4 * Chloride <= 180;
    ctMaxChloride: Chloride <= 40;
    }

    1.2.2 数据文件

    • 以dat为后缀的文件
    • 数据文件与模型文件相对应
    • 模型文件中的...在数据文件中应该使用具体的数据
    • 若数据类型为字符串类型,各数据之间使用空格或逗号隔开
    • 数值型,各数据以逗号或空格隔开;如果不加#数据必须有变量名,否则数据必须是有序的。

    示例代码:

    Products = {"gas", "chloride"};
    Fixed = 30;
    Profit = #["chloride":40, "gas":30]#;

     

    1.3 如何调用Cplex

    1.3.1 使用AMPL脚本语言调用

    参考文档

    1.3.2 IBM CPLEX Studio IDE

    下载完成后的官方示例路径:你的路径\opl\examples\opl

    示例运行方式在下文介绍

    1.3.3 Cplex with Concert Technology

    直接以编程语言的API建立模型并求解,此处可参见我之前的博客文章

    运筹优化学习09:一个示例带你入门如何使用C++、C#、Java、Python、Matlab调用Cplex

    2 官方gas示例演示

    2.1 导入示例

    导入之后,可以看到的文件结构如下:

    2.2 gas示例解析

    2.2.1 示例的通俗语言描述

    • 生产汽和氯化物两种产品,每种产品包含氮氢氯三种组分;
    • 生产天然气需要氮氢氯组分数为1、3、0;生成氯化物需要氮氢氯组分数为1、4、1;
    • 生产天然气和氯化物可以获得收益分别为30和40
    • 库存中包含这三种组分的数量为50、180和40
    • 求生产天然气和氯化物的最大化收益

    2.2.2 数据文件与模型文件

    数据文件(gas.dat)

    Products = { "gas" "chloride" };
    Components = { "nitrogen" "hydrogen" "chlorine" };

    Demand = [ [1 3 0] [1 4 1] ];
    Profit = [30 40];
    Stock = [50 180 40];

    模型文件(gas.mod)

    {string} Products = ...;
    {string} Components = ...;

    float Demand[Products][Components] = ...;
    float Profit[Products] = ...;
    float Stock[Components] = ...;
    dvar float+ Production[Products];

    maximize
      sum( p in Products ) 
        Profit[p] * Production[p];
    subject to {
      forall( c in Components )
        ct:
          sum( p in Products ) 
            Demand[p][c] * Production[p] <= Stock[c];
    }

    2.2.3 结果展示

    约束展开:

     

    2.3 数据和模型同文件形式

    示例还提供了一个将数据在mod文件中直接进行赋值的模型文件,详情如下:

    {string} Products = { "gas", "chloride" };
    {string} Components = { "nitrogen", "hydrogen", "chlorine" };

    float Demand[Products][Components] = [ [1, 3, 0], [1, 4, 1] ];
    float Profit[Products] = [30, 40];
    float Stock[Components] = [50, 180, 40];

    dvar float+ Production[Products];

    maximize
      sum( p in Products ) 
        Profit[p] * Production[p];
    subject to {
      forall( c in Components )
        ct:
          sum( p in Products ) 
            Demand[p][c] * Production[p] <= Stock[c];
    }

    运行结果与之前的一致

    2.4 带#与否的数据文件

    gas.dat gasn.dat

    Products = { "gas" "chloride" };
    Components = { "nitrogen" "hydrogen" "chlorine" };

    Demand = [ [1 3 0] [1 4 1] ];
    Profit = [30 40];
    Stock = [50 180 40];

    Products = { "gas", "chloride" };
    Components = { "nitrogen", "hydrogen", "chlorine" };

    Profit = #["gas":30, "chloride":40]#;
    Stock = #["nitrogen":50, "hydrogen":180, "chlorine":40]#;
    Demand = #[
                "gas":      #[ "hydrogen":3 "nitrogen":1  "chlorine":0 ]#,
                "chloride": #[ "nitrogen":1 "hydrogen":4 "chlorine":1 ]#
              ]#;

    gasn.dat的数据是带#的,因此其中的数据顺序是可以随意指定的,只要带上正确的变量名即可。

    上述的gasn.dat文件我们对数据顺序进行了调整,变化如下图所示:

    然后,将gas.mod拷贝一份,重命名为gasn.mod,使用默认配置运行;可以看到左下角的数据仍然是正确的数据。


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  • 所以打算学习一下cplex这个商业求解器。 当然也有其他更多的选择,这里暂时以比较容易上手和性能比较好的cplex开始吧。其实,小编也早就想学习使用这个cplex了,毕竟是个好东西。 所以打算出一系列教程推出,大家...

    前言

    最近学习列生成算法,需要用到优化求解器。所以打算学习一下cplex这个商业求解器。

    当然也有其他更多的选择,这里暂时以比较容易上手和性能比较好的cplex开始吧。其实,小编也早就想学习使用这个cplex了,毕竟是个好东西。

    所以打算出一系列教程推出,大家可以关注我们获取后续教程的更新哦。

    关注我们的公众号哦!获取更多精彩消息!

    Cplex是什么?

    Cplex是IBM公司开发的一款商业版的优化引擎,当然也有免费版,只不过免费版的有规模限制,不能求解规模过大的问题。

    Cplex专门用于求解大规模的线性规划(LP)、二次规划(QP)、带约束的二次规划(QCQP)、二阶锥规划(SOCP)等四类基本问题,以及相应的混合整数规划(MIP)问题。

    优势:

    • 能解决一些非常困难的行业问题;
    • 求解速度非常快;
    • 提供超线性加速功能的优势。

    在Cplex的加持下,使得matlab对于大规模问题,以及线性规划的效率,都得到飞跃的提升。

    Cplex下载和安装

    鉴于官网下载太复杂,这里已经申请了教育认证版,需要的同学可以关注公众号,在菜单栏【资源下载】可以找到相关的下载。

    直接下载下来安装即可,注意这是64位系统版的。

    至于安装,非常简单,一路下一步即可。

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  • CPLEX的中文教程

    2020-07-27 07:38:37
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    IBM
  • matlab中调用cplex 以及使用 Yalmip 工具箱

    万次阅读 多人点赞 2017-12-27 22:57:12
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  • win10_64安装Cplex12.5

    千次阅读 2017-03-11 20:06:21
    不支持该安装程序用户界面模式安装程序不能在这个UI模式中运行 解决方案 然后安装
  • CPLEX for MAC 安装教程

    千次阅读 2017-09-30 09:37:30
    安装CPLEX 首先官网注册:https://www-01.ibm.com 下载CPLEX,使用的download director进行下载的 打开.bin目录,终端输入/bin/bash ~/xxxxxx.bin,press enter to continue 之后全是乱码。 解决方法: 将Mac上...
  • Cplex参数设置(C#)

    千次阅读 2012-09-09 21:46:47
    我们通常会在学习文档或者别人...首先写函数cplex.SetParam(参数名,数值) cpelx 根据参数的数值将参数名归为了三种类别,DoubleParam,IntParam和BoolParam。 将NodeSel设置为2,因为2是int型的,所以它肯定在IntP
  • 问题: Maximize x1 + 2x2 + 3x3 subject to –x1 + x2 + x 3 ≤ 20 x1 – 3x2 + x 3 ≤ 30 with these bounds 0 ≤ x1 ≤ 40 0 ≤ x2 ...环境:vs2010 cplex2012 代码: 头文件
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