python cplex
时间: 2025-02-13 18:18:53 浏览: 44
### 使用CPLEX与Python解决优化问题
#### 安装CPLEX Python接口
为了能够在Python环境中使用IBM ILOG CPLEX求解器,需先安装`cplex`包。这可以通过pip工具完成:
```bash
pip install cplex
```
对于更高级的功能支持以及更好的性能表现,建议通过官方渠道获取完整的CPLEX Optimization Studio,并按照文档说明配置环境变量以便于Python调用。
#### 创建简单的线性规划模型实例
下面展示了一个利用CPLEX来构建和求解最小化成本运输问题的例子[^1]:
```python
from docplex.mp.model import Model
# 初始化模型对象
mdl = Model('transportation_problem')
# 定义决策变量
x = mdl.continuous_var_dict(keys=['A', 'B'], name='shipments')
# 设置目标函数:最小化总运费
costs = {'A': 20, 'B': 30}
objective_function = sum(cost * x[key] for key, cost in costs.items())
mdl.minimize(objective_function)
# 添加约束条件
supply_limit = 100
demand_requirements = {
'Customer_1': (40, None), # 至少供应40单位给客户1
'Customer_2': (None, 60) # 不超过60单位供给客户2
}
for customer, bounds in demand_requirements.items():
min_demand, max_demand = bounds
expr = mdl.sum(x[source] for source in ['A', 'B'])
if min_demand is not None:
mdl.add_constraint(expr >= min_demand, f'min_{customer}')
if max_demand is not None:
mdl.add_constraint(expr <= max_demand, f'max_{customer}')
# 解决方案求解过程
solution = mdl.solve(log_output=True)
print(solution)
if solution:
print(f"Optimal value: {solution.objective_value}")
for var_name, val in solution.iter_var_values():
print(f"{var_name}={val}")
```
此代码片段展示了如何定义一个包含连续型决策变量的简单线性程序,并设置相应的约束条件以反映实际业务场景中的逻辑关系。最后,通过调用`solve()`方法执行计算并输出最优解及其对应的各变量取值情况。
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