【ilcplex】IloEnv

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本文介绍了Concert Technology中用于管理模型或算法环境的IloEnv类。IloEnv实例作为一个环境，负责管理内存和标识符。每个Concert Technology对象如模型或算法都必须属于一个IloEnv实例。

【参考】http://www.ibm.com/support/knowledgecenter/en/SSSA5P_12.6.3/ilog.odms.cpo.help/refcppcpoptimizer/html/classes/IloEnv.html

The class of environments for models or algorithms in Concert Technology.
Concert Technology中模型或算法的环境类。

An instance of this class is an environment, managing memory and identifiers for modeling objects. Every Concert Technology object, such as an extractable object, a model, or an algorithm, must belong to an environment. In C++ terms, when you construct a model (an instance of IloModel) or an algorithm (an instance of IloCplex, IloCP, or IloSolver, for example), then you must pass one instance of IloEnv as an argument of that constructor.
这个类的一个实例是一个环境，管理用于建模对象的内存和标识符。 每个Concert Technology对象（例如可提取对象，模型或算法）都必须属于环境。 在C ++术语中，当您构造模型（IloModel的实例）或算法（例如IloCplex，IloCP或IloSolver的实例）时，您必须传递IloEnv的一个实例作为该构造函数的参数


我理解成，每次都带上环境参数即可

待续...


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throw(-1); } file >> nodeNum >> columnNum >> e >> b >> num >> lt >> arrivetime >> t_ijT >> t_ijD >> trunktotaltime >> dronetotaltime; const int M = 99999999; try { TwoDNumVars onbattery(env, nodeNum);//记录i到j去时的电池容量消耗 TwoDNumVars offbattery(env, nodeNum);//记录i到j回来时的电池容量消耗； for (IloInt i = 0; i < nodeNum; i++) { onbattery[i] = IloNumVarArray(env, nodeNum, 0, (columnNum - 1) * 10); } for (IloInt i = 0; i < nodeNum; i++) { offbattery[i] = IloNumVarArray(env, nodeNum, 0, (columnNum - 1) * 10); } IloNumVarArray starttime(env, nodeNum + 1); IloNumVarArray completetime(env, nodeNum + 1); IloModel model(env);//创建一个名为model的数学规划模型对象，该对象用于存储整个数学规划模型的定义 IloExpr finishTime(env);//声明表达式对象，表示完成的时间 finishTime = IloMax(completetime);//在交汇点，完成时间等于最后一个分支的完成时间 IloObjective obj = IloMinimize(env, finishTime);//在TSP-D中，我们希望最小化最大完成时间。 model.add(obj);//添加约束到模型中 TwoDIntVars x_ijT(env, nodeNum + 1); TwoDIntVars x_ijD(env, nodeNum + 1); for (IloInt i = 1; i < nodeNum + 1; i++) { x_ijT[i] = IloIntVarArray(env, nodeNum + 1, 0, 1); // 取值范围限制为0或1 x_ijD[i] = IloIntVarArray(env, nodeNum + 1, 0, 1); // 取值范围限制为0或1 } for (IloInt i = 1; i < nodeNum + 1; i++)//保证剩余燃料时间足够 { for (IloInt j = i + 1; j < nodeNum + 1; j++) { model.add(arrivetime[i] + t_ijT[i][j] <= arrivetime[j] + M * (1 - x_ijT[i][j])); model.add(arrivetime[i] + t_ijD[i][j] <= arrivetime[j] + M * (1 - x_ijD[i][j])); } } IloIntArray y_T(env, nodeNum, 0, 1);//卡车结点 IloIntArray y_D(env, nodeNum, 0, 1);//无人机结点 IloIntArray y_C(env, nodeNum, 0, 1);//结合结点 TwoDNumVars z_ij(env);//如果i到j有环则为1没有环则为0 for (IloInt i = 0; i < nodeNum + 1; i++) { z_ij[i] = IloNumVarArray(env, nodeNum, 0, 1, ILOINT); } IloExprArray temp(env, nodeNum + 1); for (IloInt i = 0; i < nodeNum + 1; i++) { temp[i] = IloExpr(env); temp[i] += y_T[i] + y_D[i] + y_C[i]; for (IloInt j = 0; j < nodeNum; j++) { temp[i] += z_ij[i][j]; } model.add(temp[i] == 1);//增加限制条件：i点至少是这4个类型中的一个，要么卡车访问，要么无人机访问，要么作为汇合点，要么被当做环路访问 } //下面考虑无人机飞行范围 IloExpr sum(env); for (IloInt i = 0; i < nodeNum + 1; i++) { sum = 0; for (IloInt j = 0; j < nodeNum; j++) { sum += (x_ijD[i][j] * t_ijD[i][j] + x_ijD[j][i] * t_ijD[j][i] + (x_ijD[i][j] + x_ijD[j][i]) * z_ij[i][j]); } model.add(sum <= e + M * (1 - y_D[i]));//只有无人机点才需要考虑 } //考虑无人机电池容量 for (IloInt i = 0; i < nodeNum + 1; i++) { sum = 0; for (IloInt j = 0; j < nodeNum; j++) { sum += (x_ijD[i][j] * onbattery[i][j] + x_ijD[j][i] * offbattery[j][i] + (onbattery[i][j] + offbattery[j][i]) * z_ij[i][j]); } model.add(sum <= b + M * (1 - y_D[i]));//只有无人机点才需要考虑 } //交汇点时间限制（无人机到达交汇点后需要在空中斡旋，此时同样消耗电量，所以有最长的等待时间限制，j->i->k） for (IloInt j = 0; j < nodeNum + 1; j++) { for (IloInt i = 0; i < nodeNum + 1; i++) { for (IloInt k = 0; k < nodeNum + 1; k++) { model.add((arrivetime[k] - arrivetime[j]) <= e + M * (2 - x_ijD[j][i] - x_ijD[i][k]) + M * (1 - y_D[i]));//确保j到i及i到k是无人机路径且中间是无人机节点 } } } //下面考虑发起与交汇时间。 IloIntArray l(env, nodeNum, 0, 1);//值为1当客户是无人机客户且无人机不是从仓库起飞而是途中再次起飞的 for (int i = 0; i < nodeNum + 1; i++) { model.add(l[i] >= y_D[i] - x_ijD[0][i]);//确保x_ijD[0][j]为零，在y_D[i]为1的时候l[i]等于1，y_D[i]为0的时候l[i]为0 } //我们要考虑每次无人机中途加油到再次起飞之间需要的时间startTime[i]-arriveTime[i]，以及每次无人机到达汇合点之后等待卡车的时间lt。 //我们要保证卡车无人机能运行的时间长于总的时间（环路上两点之间的时间，发起时间和交汇时间，以及对于每个无人点的启动时间和交汇时间） IloExpr sum2(env); for (IloInt i = 0; i < nodeNum + 1; i++) { for (IloInt j = 0; j < nodeNum + 1; j++) { sum2 += (t_ijD[i][j] + t_ijD[j][i] + starttime[i] -arrivetime[i] + lt) * z_ij[i][j]; } sum2 += l[i] * (starttime[i] - arrivetime[i]) + y_D[i] * lt;//加上中途起飞无人机的启动时间和无人机会和时间 } model.add(trunktotaltime >= (arrivetime[0] + sum2)); model.add(dronetotaltime >= (arrivetime[0] + sum2)); env.out() << endl; //我们这里讨论卡车路段的最多卡车数量。假设卡车路段最多num个卡车，当num>2时我们用v[i]代表卡车访问的客户数量 IloIntArray v(env, nodeNum + 1); for (IloInt i = 0; i < nodeNum + 1; i++) { if (num == 0) { model.add(y_T[i] == 0); } else if (num == 1) { for (IloInt j = 0; j < nodeNum + 1; j++) { model.add(x_ijD[i][j] + x_ijD[j][i] <= y_C[i] + y_C[j]); } } else { model.add(y_T[i] <= v[i] <= num * y_T[i]); for (IloInt j = 0; j < nodeNum + 1; j++) { model.add(v[i] + 1 <= v[j] + (num - 1) * (2 - x_ijT[i][j] - y_T[j])); } } } } catch (IloException& ex) { cerr << "Error: " << ex << endl; } catch (...) { cerr << "Error" << endl; } env.end(); return 0; }帮我改错
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