cplex教程六
matlab-YAMLP-CPLEX调用与安装培训讲学

程序结果
算例2
目标函数: Max z=x1^2+x2^2+3*x3^2+4*x4^2+2*x5^2-8*x1-2*x2-3*x3-x4-2*x5 约束条件: 0<=xi<=99(i=1,2,...,5) x1+x2+x3+x4+x5<=400 x1+2*x2+2*x3+x4+6*x5<=800 2*x1+x2+6*x3<=800 x3+x4+5*x5<=200 在matlab中输入 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
1.定义变量:
sdpvar()表示实型; intvar()表示整型; binvar()表示0-1型;
2.确定目标函数f; 3.利用set设定约束条件(当有多个约束条件时,
可将各个约束条件用“+”连接) 4.求解目标函数solvesdp(F,-f)
最大值是-f,最小值是f。
5.利用double()查看相应结果。如double(f)等
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) double(f) 80199 double(x) 53 99 99 99 0
cplex 使用手册

目
录
1. 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............................................................................................... 12 5.3 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............................................................................................... 13 5.6 筛选特殊选项............................................................................................... 13 5.7 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......................................................................... 16 5.11 输出选项...................................................................................................... 17 5.12 GAMS/Cplex 选项文件................................................................................ 17 6. 特殊备注................................................................................................................. 18 6.1 物理内存限制............................................................................................... 18 6.2 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/ CPLEX 日志文件..........................................................................................22 8. CPLEX 选项的详细说明.......................................................................................... 25
IBMKnowledgeCenterCPLEX官方教程

IBMKnowledgeCenterCPLEX官方教程针对 C++ 用户的 Concert Technology 教程本教程向您说明如何结合使用 CPLEX 和 Concert Technology 来编写 C++ 应用程序。
在本教程中,您将学习:•Concert Technology C++ 应用程序中 CPLEX 的设计•CPLEX 对象对于 C++ 应用程序为必需。
•在 Concert Technology C++ 应用程序中编译 CPLEX•当您在 Concert Technology 中通过 C++ 库(如 CPLEX)编译C++ 应用程序时,需要告诉编译器要在何处查找CPLEX 和Concert include 文件(即头文件),并且还需要告诉链接器要在何处查找CPLEX 和Concert 库。
样本项目和 makefile 说明了如何为标准分发版中的示例执行这些关键步骤。
它们使用相对路径名来向编译器指示头文件的位置并向链接器指示库的位置。
•Concert Technology C++ 应用程序的剖析•Concert Technology 是 C++ 类库,因此 Concert Technology 应用程序由交互C++ 对象组成。
本主题对通常存在于完整Concert Technology CPLEX C++ 应用程序中的最重要类进行了简介。
•对使用 C++ 的小 LP 模型进行构建和求解•该样本对使用 C++ 的线性规划模型进行求解。
•编写和读取模型及文件•CPLEX 支持在 C++ 应用程序中从文件读取模型以及将模型编写到文件。
•选择优化器•根据问题类型选择 C++ 应用程序中的优化器。
•从文件读取问题:示例 ilolpex2.cpp•样本 ilolpex2.cpp 说明如何在 C++ 应用程序中从文件读取模型。
•修改和重新优化•CPLEX 提供了使用先前优化中的可用信息来修改模型并进行重新优化的方法。
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.。
ilog-cplex使用介绍

CPLEX 12目录1. 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 (12)5.3 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 (13)5.6 筛选特殊选项 (13)5.7 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 (16)5.11输出选项 (17)5.12 GAMS/Cplex选项文件 (17)6. 特殊备注 (18)6.1 物理内存限制 (18)6.2 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/ CPLEX日志文件 (22)8. CPLEX选项的详细说明 (25)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。
Cplex优化器是为能快速、最少用户干预地解决大型、复杂问题而设计的。
求解线性、二次约束和混合整数规划问题的Cplex算法现在已提供访问(针对恰当的许可证)。
尽管现存有多种求解工具,但是,GAMS/Cplex能自动地为特定问题计算最优值和设置大部分选项。
本文接下来总结了GAMS/Cplex的所有Cplex选项。
java如何调用cplex

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)

『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。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
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。
第六章 IBM ILOG CPLEX在动车组运用优化中的应用
(二)机车周转问题的数学模型:
上下行列车数相等,牵引区段固定且不考虑单机走行情况 下,0/1决策变量 代表列车运行线 与列车运行线 之间的机 车牵引关系, 取1表示机车牵引完运行线 后接着牵引运行 线 。定义 表示如果机车牵引完运行线 ,再牵引运行线 所 需要的间隔时间;定义0/1参数 表示机车牵引完运行线 后 接着牵引运行线 是否跨0点,跨0点取1,不跨取0。首先应 根据运行图计算所有 和 的值(由于运行图是一个以24小时 为周期的周期图,因此在计算时注意保证 满足停站时间标 准)。
minimize (sum(i in STrain) (sum(j in XTrain)
ADistance[i][j]*AX[i][j]-90) + sum(i in STrain) (sum(j in XTrain) BDistance[j][i]*BX[j][i]-180));
第六章 IBM ILOG CPLEX在动车组运用优化中的应用 运行配置文件,结果为: // solution (optimal) with objective 2520 AX = [[0 1 0] [1 0 0] [0 0 1]]; BX = [[0 1 0] [1 0 0] [0 0 1]];
A 0 0 1 1 2 2 3 3 4 4 5 5 6 6 7 7 8 8 9 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 0 0
6
1
3
5
2
4
6
B
其中B站为机务段所在站;停留时间标准为3小时;A站为折返 段所在站,停留时间标准为1.5小时。 问如何设定机车牵引列车的次序,使得使用的机车最少,在 站非标准停留的时间最短?
第六章 IBM ILOG CPLEX在动车组运用优化中的应用 例1中的数学模型为: 目标函数: min n x1212 x1414 x1616 x3232 x3434 x3636 x5252 x5454 x5656 x2121 x2323 x2525 x4141 x4343 x4545 x6161 x6363 x6565
第六章 IBM ILOG CPLEX在动车组运用优化中的应用 在求解出第一个目标的解后,可将第一个目标作为约束,也 即此时可将 sum(i in STrain, j in XTrain) Ak[i][j]*AX[i][j] + sum(i in STrain, j in XTrain) Bk[j][i]*BX[j][i]==2; 加入约束式中,将目标改为:
minT x12 d12 x14 d14 x16 d16 x32d 32 x34d 34 x36d 36 x52d 52 x54d 54 x56d 56 x21d 21 x41d 41 x61d 61 x23d 23 x43d 43 x63d 63 x25d 25 x45d 45 x65d 65
第六章 IBM ILOG CPLEX在动车组运用优化中的应用 运行配置文件后,求解结果为: // solution (optimal) with objective 1175400 AX = [[1 0 0] [0 1 0] [0 0 1]]; BX = [[1 0 0] [0 1 0] [0 0 1]];
第六章 IBM ILOG CPLEX在动车组运用优化中的应用 模型文件编码(续):
dvar int+ AX[STrain][XTrain]; dvar int+ BX[XTrain][STrain]; minimize (sum(i in STrain, j in XTrain) Ak[i][j]*AX[i][j] + sum(i in STrain, j in XTrain) Bk[j][i]*BX[j][i]); //所用机车数最小 subject to{ forall(i in STrain) {sum(j in XTrain) AX[i][j]==1;} forall(i in STrain) {sum(j in XTrain) BX[j][i]==1;} forall(i in XTrain) {sum(j in STrain) AX[j][i]==1;} forall(i in XTrain) {sum(j in STrain) BX[i][j]==1;} }
2 2
2
第六章 IBM ILOG CPLEX在动车组运用优化中的应用 约束条件:(每条运行线由且只由一台机车牵引)
x12 x14 x16 1 x32 x34 x36 1
x21 x41 x61 1
x23 x43 x63 1
x25 x45 x65 1
第六章 IBM ILOG CPLEX在动车组运用优化中的应用
(一)机车周转图问题的描述 标准的机车周转图问题:机车周转图,指的是在运行图已 知的情况下,确定机车牵引列车次序的技术图表文件。一 般来说,这一类问题的已知条件包括列车时刻表(也即运 行图)、机务段和折返段的最短在站停留时间等。
第六章 IBM ILOG CPLEX在动车组运用优化中的应用 例1.某一列车运输图,如下图所示,上下行列车数相等,均为 3列:
x12 x32 x52 1
x52 x54 x56 1 x21 x23 x25 1
x41 x43 x45 1
x61 x63 x16 x36 x56 1
第六章 IBM ILOG CPLEX在动车组运用优化中的应用
第六章 IBM ILOG CPLEX在动车组运用优化中的应用 数据文件编码:
STrain={"1", "3","5"}; XTrain ={"2", "4","6"}; ADistance=[[300, 720, 1050],[90, 510, 840],[1080,1500,390]]; BDistance=[[810, 1020, 1470],[390, 600, 1050],[1500, 270, 720]]; Ak=[[0, 0, 0],[0, 0, 0],[1,1,0]]; Bk=[[1, 1, 1],[1, 1, 1],[1,0,0]];
第六章 IBM ILOG CPLEX在动车组运用优化中的应用
由这一结果,可知例1的机车周转图如下所示:
0 0 A 1 1 2 2 3 3 4 4 5 5 6 6 7 7 8 8 9 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 0 0
第六章 IBM ILOG CPLEX在动车组运用优化中的应用
(三)计算机模型的OPL语言:
模型文件编码:
{string} STrain =...;//上行列车 {string} XTrain =...;//下行列车 float ADistance[STrain][XTrain]=...; //机车牵引完上行列车再去牵引下行列 车所间隔的时间 float BDistance[XTrain][STrain]=...; //机车牵引完下行列车再去牵引上行列 车所间隔的时间 int Ak[STrain][XTrain]=...; //机车牵引完上行列车再去牵引下行列车时是否 跨0点 int Bk[XTrain][STrain]=...; //机车牵引完下行列车再去牵引上行列车时是否 跨0点
minimize (sum(i in STrain) (sum(j in XTrain)
ADistance[i][j]*AX[i][j]-90) + sum(i in STrain) (sum(j in XTrain) BDistance[j][i]*BX[j][i]-180));