cplex专题
【漫漫科研路\CC++】CPLEX解SOCP问题
IBM CPLEX可以解SOCP问题，但是需要先将这个SOCP问题化为指定的格式。本文首先介绍SOCP问题，然后举例介绍如何将SOCP问题转化为CPLEX认可的输入格式并求解。 SOCP的介绍 关于SOCP问题的介绍，可以参考Boyd等人写的Convex Optimization 或者是维基百科的SOCP词条 。这里摘录Convex Optimization一书中关于SOCP的定义： C
基于共享储能电站的工业用户 日前优化经济调度matlab程序（yalmip+cplex）（yalmip+gurobi）
基于共享储能电站的工业用户 日前优化经济调度matlab程序（yalmip+cplex）（yalmip+gurobi） 参考文献：基于共享储能电站的工业用户 日前优化经济调度 摘要: 文章提出一种基于共享储能电站的工业用户日前优化经济调度方法。首先提出共享储能电站的概念，分析其商业运营模式。然后将共享储能电站应用到工业用户经济优化调度中，通过协调各用户使用共享储能电站进行充电和 放电的功率，实现
使用Java调用Cplex求解带时间窗的车辆路径问题
使用Java调用Cplex求解VRPTW问题 一、带时间窗车辆路径优化问题（Vehicle Routing Problem with Time Window，VRPTW）1.1 问题描述1.2 模型构建 二、使用Java调用Cplex求解VRPTW问题完整代码求解结果 三、求解过程中踩的坑 一、带时间窗车辆路径优化问题（Vehicle Routing Problem with Ti
【运筹优化】不同版本 Cplex 求解 TSP 的速度对比 + Java 代码实现
文章目录 一、前言二、完整代码2.1 算法部分2.2 调用部分 三、运行结果示例四、求解时间统计 一、前言 本文测试了Cplex的不同版本：12.6.3、12.8.0、12.9.0、12.10、20.10、22.10 在 TSP 问题上的求解性能 测试环境：Win11 + CPU i9-12900H + 内存32G + Java8 二、完整代码 2.1 算法部分
调用Cplex中.mod和.dat的两种方法
最近一直在使用Cplex OptimizationStudio优化软件，它使用OPL建模语言在.mod文件中编写数学模型，在.dat数据文件中进行模型参数的赋值，编写规则简便，具有良好的可读性。 因此，小编首先在 Cplex中编写基本的模型文件和数据文件表达目标函数、约束条件、模型参数，然后还希望实现 对数据进行预处理， 改变模型参数重新运行模型以 及数据输出处理 等功能，而这些功能的实现往往
Ilognbsp;Cplex学习历程---可不可…
在你学习工作中，可能往往会遇到很多优化问题，希望以较少的成本（目标）完成给定的任务（约束），或者是在充分利用现有资源（约束）从而获得最大的收益
【代码】数据驱动的多离散场景电热综合能源系统分布鲁棒优化算法matlab/yalmip+cplex/gurobi
程序名称：数据驱动的多离散场景电热综合能源系统分布鲁棒优化算法 实现平台：matlab-yalmip-cplex/gurobi 代码简介：数据驱动的分布鲁棒优化算法。考虑四个离散场景，模型采用列与约束生成(CCG)算法进行迭代求解，场景分布的概率模糊集由1-范数和oo-范数约束组成的综合范数约束，程序含拉丁超立方抽样+kmeans数据处理程序，程序完美运行，超级无敌精品，有详细参考文献。 注
在docker容器中使用cplex-python37
技术背景 线性规划是常见的问题求解形式，可以直接跟实际问题进行对接，包括目标函数的建模和各种约束条件的限制等，最后对参数进行各种变更，以找到满足约束条件情况下可以达到的最优解。Cplex是一个由IBM主推的线性规划求解器，可以通过调用cplex的接口，直接对规定形式的线性规划的配置文件.lp文件进行求解。这里我们介绍一下，基于docker来调用cplex的python接口，对线性规划问题进行求解
cplex基础入门（三）之运行调试debug
聊聊题外话，你用cplex进行代码编写，其实你也可以相当于在编程一样，那对于编程，有一项非常核心的能力就是代码调试以及debug的能力，那你运行以及编写cplex也是一样，同样需要你会使用调试的方式，来检验你是否有写错。 背景：由于 Cplex 对中文支持较差，所以在直接运行调试的时候可能会遇到报错乱码。当你看到一堆乱七八糟的反馈： 比如: 就想问问，谁能告诉我这该如何解决，报错的原因我
cplex基础入门（三）之运行调试debug
聊聊题外话，你用cplex进行代码编写，其实你也可以相当于在编程一样，那对于编程，有一项非常核心的能力就是代码调试以及debug的能力，那你运行以及编写cplex也是一样，同样需要你会使用调试的方式，来检验你是否有写错。 背景：由于 Cplex 对中文支持较差，所以在直接运行调试的时候可能会遇到报错乱码。当你看到一堆乱七八糟的反馈： 比如: 就想问问，谁能告诉我这该如何解决，报错的原因我
CPLEX获取模型的解池中的解方案
文章目录 1、前序2、解池中的解方案获取3、CPLEX求解模型的时间THE END 1、前序 \qquad CPLEX求解模型C++API继续解读。最近在进行Bender decompostion的实验时，需要获取到CPLEX求解的所有的解方案信息，所以又头大翻了一通“gou pi不通”的CPLEX API官方文档，最终加上自己的一些联想，终于实现了自己的想法。获取到CPLE
Linux服务器部署带Cplex的Java项目
Linux版Cplex安装 Cplex安装包 Cplex 22.1.0 Linux安装包 安装步骤 找到安装包的路径 [root@hecs-327697 ~]# cd /www/cplex[root@hecs-327697 cplex]# lscplex_studio2210.linux_x86_64.bin 使用chmod 777赋予安装包读、写、执行权限，使用./执行安装
P中值选址问题的整数规划求解-cplex
问题介绍 p-中值选址问题是一个常见的选址问题. 问题是给定I个需求结点和J个待选设施地点, 要求选择p个地点建立设施, 使得运输成本最低。 数学模型 leapms介绍 使用Java+cplex求解问题前，先介绍一种全新且高效的建模工具——Leapms。 Leapms 是一个用于求解整数规划的免费建模语言，具备简洁的建模过程。Leapms 语言设计的原则包括：（1）采用描述性语言形式；
基于CPLEX的物流网络设计综合实验——固定费用模型
基于CPLEX的物流网络设计综合实验——固定费用模型 1.问题背景 在汶川地震发生后，根据受灾的情况把整个灾区划分为如下图所示的15个区域，其中每一个受灾区域由从“A”到“O”的一个字母表示。每个受灾区域都需要大量的救灾资源，如食品、水、帐篷、药品，以及救灾人员和医护人员（医生、护士）。为保证救灾行动的有序进行，现在灾区周围初步选定了8个临时配送中心（用三角形表示，并编有序
苹果电脑 Macbook 使用 cplex
苹果电脑下使用 cplex，要根据芯片类型选择正确的下载文件： 如果是 M 系列芯片，要选择后缀带 osx-arm 的文件 如果是 intel 芯片，选择后缀是 osx 但没有 arm 的文件 下载后安装，若要从 java 中调用 cplex，则需要进一步设置： 除了要设置 cplex.jar 的位置还，还要 进一步设置 native library 的位置, 如下图红线所示
【VRPTW问题】数学模型与CPLEX求解
一、问题描述 1.1 VRP 车辆路径问题（VRP）是指一定数量的客户，各自有不同数量的货物需求，配送中心向客户提供货物，由一个车队负责分送货物，组织适当的行车路线，目标是使得客户的需求得到满足，并能在一定的约束下，达到诸如路程最短、成本最小、耗费时间最少等目的。 1.2 VRPTW 由于VRP问题的持续发展，考虑需求点对于车辆到达的时间有所要求之下，在车辆途程问题之中加入时窗的限制，便成
Java调用Cplex解VRPTW问题（代码非原创）
参考资料：微信公众号“数据魔法师”；Column Generation 模型如下： 我 在华中科技大学黄楠博士的原作 （非常感谢原作者！）的基础上，做了小修，代码如下： 整体思路： 先设置问题的背景，数据的存放和组织，具体如：客户节点、车辆数、每个车辆的路径、访问客户的时间段和时刻，这些都在类Data中。实际读入数据之后(见 函数process_solomon)，删除掉没用的边（有的边绕
【运筹优化】拉格朗日松弛 次梯度算法求解整数规划问题 + Java调用Cplex实战
文章目录 一、拉格朗日松弛二、次梯度算法三、案例实战 一、拉格朗日松弛 当遇到一些很难求解的模型，但又不需要去求解它的精确解，只需要给出一个次优解或者解的上下界，这时便可以考虑采用松弛模型的方法加以求解。 对于一个整数规划问题，拉格朗日松弛放松模型中的部分约束。这些被松弛的约束并不是被完全去掉，而是利用拉格朗日乘子在目标函数上增加相应的惩罚项，对不满足这些约束条件的解进行惩
java调用cplex实现拉格朗日松弛算法求解整数规划问题
拉格朗日松弛算法 在难以求解的模型当中，可以使用分支定界算法，割平面算法等算法进行精确求解，以便于获得问题的精确解。若在求解过程中，这些难以求解的模型不需要获得他的精确解，而是只需要给出一个次优解或者解的上下界。在这种情况下可以考虑采用松弛模型的方法。当然，智能算法也是一种解决途径。 对于一个整数规划问题，与0-1整数规划问题中将离散变量的取值范围松弛为[0,1]之间的连续变量不同，拉格朗日松