Cplex 参数笔记（Python API）

最新推荐文章于 2025-07-01 14:58:16 发布
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                                                                     Cplex 参数笔记（Python API）

最近一直做Cplex用于大规模实例的结果验证（与现有的算法和已经优化的算法进行对比）；颇有一些感触，记录下来，以防遗忘。

首先是模型搭建：Cplex计算占内存极大，所以一定要把模型构建的最简单，变量能少则少，能用2个变量表示的，就不要用一堆向量来表示。约束条件越少越好（constraints memory = number of constraints(KB)），在写完后一定要看一下内存占用情况，否则就会出现几十G甚至上百G的占用，没有服务器的话，基本就可以直接GG了（当然，有服务器也不能这么乱用，毕竟时间还是越短越好，算法性能对比中运行时间也是很重要的一项）。

 

第二模型计算后，如果得到的结果不合理（包括无解/解越过限制条件）。那么就要重新检查自己的约束情况，看看是不是哪里出现了问题。如果实在找不出来1.可以写成LP文件，更方便检查；2.重新写一遍。

 

第三，解越过限制条件的处理方法：1.检查模型的约束条件；2.调整参数，这也是笔记想要重点讲的内容。（有不常用的以后再做更新）

参数设置中，可能常用的有以下几项：

Parameters

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/* --------------------------------------------------------------------------  * File: mipex1.c  * Version 12.4  * --------------------------------------------------------------------------  * Lic
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传统分支定界搜索策略是一种经典的搜索方法，它按照分支定界树的方式来探索解空间。在每一步，它选择一个变量进行分支，并根据某些规则来搜索最优解。这种策略在一些问题上可能会很有效，但对于某些复杂的问题，可能会导致搜索空间过大而难以解决。动态搜索策略是一种结合了自动搜索和传统分支定界搜索的方法。它会根据问题的特性在自动搜索和传统分支定界搜索之间进行动态切换，以找到最佳的搜索策略。这种策略可以在不同类型的问题中提供更好的性能，并且可以在解决过程中根据需要进行调整。自动搜索策略会根据问题的特性自动选择合适的搜索策略。
Cplex Python API
04-26
### 使用 CPLEX Python API 进行优化问题建模 CPLEX 是 IBM 开发的一个强大的优化工具，其支持多种编程语言接口，其中包括 Python 接口。通过 `cplex` 和 `docplex` 模块可以实现对复杂优化问题的建模和求解。 #### 1. 基于 `cplex` 模块的核心功能 `cplex` 模块提供了低级别的 API 来构建和解决优化问题。核心类为 `Cplex`，它允许用户定义目标函数、约束条件以及变量属性等[^1]。以下是主要的功能分类： - **变量管理**: 变量可以通过 `variables` 成员来添加或修改。 ```python from cplex import Cplex problem = Cplex() # 添加连续型变量 problem.variables.add(names=["x1", "x2"], obj=[1, 2], lb=[0, 0]) ``` - **线性约束**: 线性约束可通过 `linear_constraints` 方法设置。 ```python # 添加线性约束 x1 + x2 <= 5 problem.linear_constraints.add( lin_expr=[[["x1", "x2"], [1, 1]]], senses=["L"], rhs=[5] ) ``` - **二次约束**: 对于涉及平方项的约束，可使用 `quadratic_constraints`。 ```python # 添加二次约束 x1^2 + x2^2 <= 9 quad_constraint = { "lin_expr": [["x1", "x2"], [0, 0]], "quad_expr": [[["x1", "x2"], ["x1", "x2"]], [1, 1]], "sense": "L", "rhs": 9, } problem.quadratic_constraints.add(**quad_constraint) ``` - **目标函数设定**: 默认情况下，`obj` 参数用于指定目标函数系数。 ```python problem.objective.set_sense(problem.objective.sense.maximize) # 设置最大化目标 ``` #### 2. DoCplex 的高级抽象 虽然 `cplex` 模块提供灵活控制的能力，但对于初学者来说可能不够直观。因此推荐使用更高层次的封装库 `docplex.mp.model.Model`，它可以简化建模过程[^3]。 ##### 示例代码展示 下面是一个完整的例子，演示如何利用 Docplex 构造并求解一个简单的线性规划问题： ```python from docplex.mp.model import Model # 创建模型实例 model = Model(name='simple_lp') # 定义决策变量 x = model.continuous_var(name='x', lb=0) y = model.continuous_var(name='y', lb=0) # 设定目标函数 (Maximization Problem) model.maximize(x + 2 * y) # 加入约束条件 constraints = [ x + y <= 5, # 总资源不超过5单位 x >= 1 # 至少生产一件产品X ] for constraint in constraints: model.add_constraint(constraint) # 执行求解操作 solution = model.solve() if solution: print(f'Optimal Solution Found:') print(f'Objective Value: {solution.objective_value}') print(f'Decision Variables:\n{x.name}={x.solution_value}\n{y.name}={y.solution_value}') else: print('No feasible solution found.') ``` #### 3. 结果导出与分析 一旦完成计算，通常还需要进一步处理结果以便后续可视化或者存储至文件中。这里给出一段基于 Pandas 导出 CSV 文件的例子[^3]: ```python import pandas as pd # 将所有变量及其取值存入DataFrame结构 var_dict = {v.name: v.solution_value for v in model.iter_variables()} df = pd.DataFrame(list(var_dict.items()), columns=['Variable Name', 'Value']) # 输出到本地磁盘上的CSV文档 output_path = './results/opt_results.csv' df.to_csv(output_path, index=False) print(f'Result saved at path:{output_path}.') ```
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