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matlab调用cplex求解优化问题编程简单例子

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)

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 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

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)

『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

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。

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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.。

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