https://www.youtube.com/watch?v=QQSwQZoiEBA&list=PLW39o_Nls7NxF3ywFQES6To2suczNYHrU&index=2求解最优投资组合、交通规划等LP, 视频播放量 3105、弹幕量 0、点赞数 15、投硬币枚数 1、收藏人数 33、转发人数 11, 视频作者 袜划钗溜, 作者简介 ,相关视频:CPLE教程part1
C#使用cplex求解简单线性规划问题(Cplex系列-教程二) 若还未在项目中添加cplex的引用,可以参阅上一篇文章。本文主要介绍利用C#求解线性规划的步骤,对线性规划模型进行数据填充的两种方法,以及一些cplex函数的功能和用法。包括以下几个步骤: 描述 先花时间理清问题。明确决策变量及其取值范围,目标函数,约束条件,已知的数据。
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 x1 + 2 x2 + 3 x3 + x4 # Subject to # - x1 + x2 + x3 + 10 x4 <= 20 # x1 - 3 x2 + x3 <= 30 # x2...
一个简单的线性规划问题: 把下面代码复制进main函数里面: try{IloCplexcplex=newIloCplex();// creat a modeldouble[] lb = {0.0,0.0,0.0};double[] ub = {40.0, Double.MAX_VALUE, Double.MAX_VALUE}; IloNumVar[] x = cplex.numVarArray(3, lb, ub);double[] objvals = {1.0,2.0,3.0}; cpl...
Cplex是IBM公司开发的一个优化工具引擎,可以用其求解线性规划、二次规划、整数规划等问题;能够快速解决一些行业难题。 自带IBM ILOG Cplex Optimization Studio既能使用自带语言进行编程,也提供了众多流行语言的接口,具有广泛的应用前景 1.1.1 基本界面介绍
cplex中文教程第一章
Cplex专门用于求解大规模的线性规划(LP)、二次规划(QP)、带约束的二次规划(QCQP)、二阶锥规划(SOCP)等四类基本问题,以及相应的混合整数规划(MIP)问题。 优势: 能解决一些非常困难的行业问题; 求解速度非常快; 提供超线性加速功能的优势。 在Cplex的加持下,使得matlab对于大规模问题,以及线性规划的效率,都得到飞跃...
CPLEX 可以处理目标函数为二次而非线性的特定问题。 此类问题称为二次规划或 QP。CPLEX 可求解特定类型...
当我们费劲千辛万苦对一个实际问题用数学规划建模以后,写成如下优化问题: 我们知道,数学建模完成后要求解具体的实例,下一步便需要设计相应算法,然后导入实际数据求解。 如果问题是线性规划,因为有相应的多项式时间算法(例如内点算法),设计并实现一下算法可能还不是那么的困难。
Cplex专门用于求解大规模的线性规划(LP)、二次规划(QP)、带约束的二次规划(QCQP)、二阶锥规划(SOCP)等四类基本问题,以及相应的混合整数规划(MIP)问题。 优势: 能解决一些非常困难的行业问题; 求解速度非常快; 提供超线性加速功能的优势。 在Cplex的加持下,使得matlab对于大规模问题,以及线性规划的效率,都得到飞跃...