pycharm cplex CP例子

### 使用 PyCharm 和 CPLEX 解决约束规划 (CP) 问题 在 PyCharm 中使用 CPLEX 来解决约束规划问题涉及安装必要的库并编写 Python 脚本来定义和求解模型。下面是一个简单的例子来展示如何实现这一点。 首先，在 PyCharm 的项目环境中安装 `cplex` 库[^1]： ```bash pip install cplex ``` 接着，创建一个新的 Python 文件，并导入所需的模块以构建 CP 模型[^2]: ```python from docplex.cp.model import CpoModel ``` 定义一个基本的约束满足问题实例，比如分配任务给工人的问题。这里假设存在三个工人 (`w1`, `w2`, `w3`) 和三项工作 (`j1`, `j2`, `j3`) 需要完成。每项工作的持续时间不同，并且某些工人可能无法执行特定的工作。目标是找到一种可行的任务分配方案使得所有工作都能被按时完成[^3]。 ```python mdl = CpoModel(name='basic_example') # 定义决策变量：哪个工人做哪件工作？ jobs = ['j1', 'j2', 'j3'] workers = ['w1', 'w2', 'w3'] # 假设数据结构表示每个job由某个worker处理所需的时间 durations = { ('j1', 'w1'): 5, ('j1', 'w2'): 7, ('j1', 'w3'): 9, ('j2', 'w1'): 8, ('j2', 'w2'): 4, ('j2', 'w3'): 6, ('j3', 'w1'): 3, ('j3', 'w2'): 5, ('j3', 'w3'): 7 } # 创建间隔变量代表作业时间段 intervals = {(j, w): mdl.interval_var(size=durations[(j, w)], name="{}_{}".format(j, w)) for j in jobs for w in workers} ``` 为了确保同一时间内只有一个工人可以从事一项工作，还需要添加额外的约束条件[^4]： ```python for job in jobs: # 对于每一个job，至少有一个worker来做它 mdl.add(mdl.sum([mdl.presence_of(intervals[job, worker]) for worker in workers]) >= 1) for worker in workers: # 同一时刻不能有两个以上的job交给同一个worker mdl.no_overlap([intervals[job, worker] for job in jobs]) ``` 最后一步是指定优化方向以及调用 solver 进行计算[^5]： ```python # 如果有最小化/最大化的目标函数，则在此处设置；本例仅关注可行性 solution = mdl.solve() if solution: print("Solution found:") for job in jobs: assigned_worker = next(w for w in workers if intervals[job, w].is_present()) start_time = solution.get_start(intervals[job, assigned_worker]) end_time = start_time + durations[(job, assigned_worker)] print(f"Job {job} is done by Worker {assigned_worker}, from time {start_time} to {end_time}.") else: print("No feasible solution.") ``` 上述代码片段展示了如何利用 Docplex 工具包中的 API 构建并求解一个简单版本的资源受限调度问题。实际应用中可能会遇到更复杂的场景，这时就需要根据具体需求调整模型设定。