一、cplex项目模板一般一个的cplex项目，一般分为五个模块，分别是创建模型、定义优化参数、设置目标函数、设置约束和模型求解及输出。下面针对这五个模块使用cplex的Java API来进行介绍。1.1 创建模型即在内存中开辟一个空间来实例化IloCplex类；IloCplex cplex = new IloCplex(); // 创建一个模型1.2 定义优化参数这里定义将要求解的优化参数，常见
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2024-07-17 22:32:44
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cplex python安装及入门1. cplex安装2. cplex学习资源3. 百度网盘资源 笔者最近学习cplex，从安装到入门走了不少弯路，现在提供一个相对全面的cplex学习博文。 1. cplex安装里面介绍了学术版cplex的安装以及在python下的调用。学术版cplex12.8网盘资源将在文末提供该文仅介绍了在python下的安装。因为anaconda统一管理包更方便，而py
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2024-02-02 22:46:59
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这个内容是转载自华中科技大学——数据魔法师团队的原创代码（Java调用cplex求解VRPTW），增加了一些注解和心得，相信站在巨人的肩膀上可以看得更远学得更快，谢谢原作者们辛苦的汗水。首先，列出VRPTW模型，如下： 其次，列出算法源码，分三个板块，具体如下：具体Java怎么调用cplex可以下载我的方法文档（链接：），下面就是具体的代码了，我在原有代码中增加了自己的理解import
# 实现Java中Cplex输出模型最优解的步骤
## 引言
在Java中使用Cplex库来求解优化问题时，我们通常会遇到输出模型最优解的需求。本文将介绍实现Java中Cplex输出模型最优解的步骤，并提供相应的代码示例。
## 实现步骤
为了实现Java中Cplex输出模型最优解，我们需要按照以下步骤进行操作：
| 步骤 | 操作 |
| ------ | ------ |
| 1 | 导
原创
2023-12-29 06:41:03
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前面我们已经搭建好cplex的java环境了，相信大家已经跃跃欲试，想动手写几个模型了。今天就来拿一个TSP的问题模型来给大家演示一下吧~01 TSP寤烘ā关于TSP建模，就不多解释了。以及什么是TSP问题，也不要问我了。直接贴一个现成的模型出来吧。整个程序框架如图，app下是调用cplex的主要package。其中： App.java:程序入口，cplex调用建模求解过程。ConstraintF
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2023-08-12 15:55:02
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00 前言因为小编一般用的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。01 安装好CPLEX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
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2023-07-23 18:49:48
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# Java调用cplex写入模型
## 1. 整体流程
下面是使用Java调用Cplex库来写入模型的整体流程：
| 步骤 | 动作 |
| --- | --- |
| 1 | 引入Cplex库 |
| 2 | 创建Cplex对象 |
| 3 | 创建模型对象 |
| 4 | 定义变量 |
| 5 | 定义约束 |
| 6 | 设置目标函数 |
| 7 | 解决模型 |
| 8 | 获取解
原创
2023-07-31 03:14:52
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在Python中下载和使用CPLEX（一个强大的优化求解器）对于数据科学和运筹学领域的研究人员和开发者来说是必不可少的。本文将系统性地阐述在Python中下载和配置CPLEX的过程，包括问题背景、错误现象、根因分析、解决方案、验证测试以及预防优化的具体步骤和方法。
### 问题背景
在进行复杂的运筹优化模型开发时，CPLEX提供了一种高效的求解方案。然而，许多初学者在进行安装时遇到了困难，特别
Python+cplex运筹优化学习笔记（三）-营养膳食选择前言首先呢，说明一下，本文只是自己在学习过程中运用到的例子，然后规整总结一下，随便写写自己所做的一些笔记。小白学习，有不对的地方还望大家批评指正。1、问题分析与建模该问题是根据各食物营养含量以及日常营养需求，以最小化费用为目标，求取满足日常营养需求的一组食物搭配。目标函数： min总费用总费用（total_cost） = 各食物费用（数量
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2024-02-03 16:11:02
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GitHub： https://github.com/bytedeco/javacppJavaCPP是一个开源库，它提供了在 Java 中高效访问本地 C++的方法。采用 JNI 技术实现，所以支持所有 Java 实现包括 Android 系统，Avian 和 RoboVM。为了调用本地方法，JavaCPP 生成了对应的 JNI 代码，并且把这些代码输入到 C++编译器，用来构建本地库。使用了
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2023-10-13 19:43:04
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好久不写博客了，大部分时间都用来干一些重复而繁杂的工作，好久没有认认真真学习一些东西了。 借着参加服创的机会要入手学习一些运筹学知识，就从Cplex开始吧。首先直接用Python的cplex接口写线性规划比较简单，话不多说直接从实例看： 每一句的详解都在旁边的注释上Cplex实例# The MIP problem solved in this example is:
#
# Maximize
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2023-11-14 09:36:29
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装箱问题(Bin Packing Problem)装箱问题即搬家公司问题。一个搬家公司有无限多的箱子，每个箱子的承重上限为W，当搬家公司进入一个房间时，所有物品都必须被装入箱子，每个物品的重量为wi (i=1,...,m)，规划装箱方式，使得使用的箱子最少。此文及所有本博客中的博文均为原创,本博客不转发他人博文，特此声明。 实例一个海运公司有若干货轮, 一个货轮的最大载重量4000吨,
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2024-06-19 07:39:36
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cplex 配置python 的过程步骤相对复杂，但通过系统化的环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、优化技巧和排错指南，可以让整个配置过程变得更加流畅。接下来，我将逐步详细记录这一过程。
### 环境准备
在进行 cplex 和 python 的配置之前，我们需要保证系统能够支持这个过程。以下是具体的软硬件要求：
**软硬件要求**
- **操作系统**: Windows 10 / L
如何在Python中配置Cplex
作为一名经验丰富的开发者，我将向你介绍如何在Python中配置Cplex。Cplex是一个用于数学和优化问题的软件库，它提供了强大的线性和混合整数规划求解器。配置Cplex可以让你在Python中使用Cplex的功能，解决各种优化问题。
整个配置过程可以分为以下几个步骤：
1. 安装Cplex软件：首先，你需要从IBM官方网站上下载并安装Cplex软件。C
原创
2024-02-04 05:41:32
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最近小伙伴告诉我一种新的方法，可以使用wasm来使浏览器网页能够运行Python代码。这一下子激起了我的兴趣，因为这意味着用户无需安装Python环境就能直接运行我的demo，这真是太方便了。所以，我们的主要目标今天就是让网页能够直接运行我的贪吃蛇游戏。贪吃蛇游戏其实很简单，因为Python有一个很棒的pygame库可以供我们使用。所以编写起来也不会太复杂。废话
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2024-09-04 16:45:11
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关于 CPLEX Python 安装的描述，CPLEX 是 IBM 提供的强大数学优化工具，广泛用于线性和整数规划模型的求解。在 Python 中使用 CPLEX 可以充分利用其高效的求解算法。然而，安装 CPLEX Python 库常常会遇到版本兼容问题以及环境配置的挑战。在这篇博文中，我将详细记录解决 “CPLEX Python 安装” 问题的过程。
## 环境准备
首先确保你的开发环境满
进程、线程和协程的调度和运行原理总结。系列文章python并发编程之threading线程(一)python并发编程之multiprocessing进程(二)python并发编程之asyncio协程(三)python并发编程之gevent协程(四)python并发编程之Queue线程、进程、协程通信(五)python并发编程之进程、线程、协程的调度原理(六)python并发编程之multiproc
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2024-07-06 14:26:12
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之前一直使用 cplex， 最近也接触了 gurobi，谈谈自己对二者的优缺点感受吧。1. cplex 的优缺点使用人数最多的求解器，相关论文及论坛中关于 cplex 的问题比较多。gurobi虽然增长快，但仍然与 cplex 有一定差距。在数学建模中，cplex 不仅有自己的建模环境 Ilog，对 c， c++, java 等支持也比较充分。我发现 cplex 针对 java 有大量的类跟方法，
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2024-01-29 00:53:45
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【代码】[python][cplex]python版本安装cplex后测试代码。
原创
2024-10-25 12:19:58
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CVRP指载重量有限的车辆运输问题，从起点出发，到n个点获取物资，然后运回起点，要求运输路径总和最短 主要把视频里面每一句代码的意义搞清楚(注释)，方便自己复现学习与对照使用import cplex
import docplex
import numpy as np
rnd = np.random
rnd.seed(0)
n = 10
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2024-07-05 06:48:29
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