python调用cplex_python 调用cplex(设置 CPLEX 的 Python API)

本文介绍了如何使用Python调用CPLEX求解器,包括两种方法:通过pip安装的社区版和完整版的安装与配置。在遇到社区版问题如模型大小限制时,提供了完整版的安装步骤,强调了需要管理员权限运行的重要性。

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本文要解决的问题(默认你已经对python有一定的使用经验):如何用python调用cplex求解器。

这次不能信官网,害我踩了一下午坑(其实是官网表述文件和实际不符,而且还少了一个重要环节,就是用管理员授权运行)。真是忍不住想吐槽一下,害我走了好多弯路,花了一天时间,差点当场哭死!

下面是两个用python调用cplex的方法:

方法一:从python的角度解决问题,非常简单,pip安装即可。

如果只是用python调用cplex解决一些小问题可以直接使用(但是,它相当于只是安装了一个社区版的cplex求解器,对比较大的模型求解问题是运行不了的,会直接报错)。

方法二:从cplex角度解决问题,要先安装’CPLEX_Studio129(可以在官网申请下载)‘(我安装的是这个版本的教育版官方网站(我的方法)的安装提示进行操作(还是以我为准吧,官网有点坑)。这个安装成功后就没有社区版的限制了。

官网提示和我遇到的实际情况不符,所特意在此作纪录(详情参考下文的方法二)。安装版本python3.7,cplex1290。

方法一:

正确的安装方法,非常简单:

pip install cplex

pip成功后直接运行,没有问题了。

但是出现一个问题:运行比较大的lp模型时,会报错!因为这样安装的只是一个社区版。

报错信息如下:

CplexSolverError: CPLEX Error 1016: Community Edition. Problem size limits exceeded. Purchase at http://ibm.biz/error1016.

为解决方法一的问题可以参考用方法二。

方法二:

官网的设置 CPLEX 的 Python API

第一步:先安装CPLEX_Studio129,我安装时全部选的默认安装路径,并没有官网网站所提到的文件夹yourCPLEXho

### 如何在 Python调用 CPLEX 进行求解并设置时间限制 为了在 Python 中使用 CPLEX 并对其求解过程施加时间限制,可以利用 `docplex.mp` 或者直接操作底层的 CPLEX API 来实现这一功能。下面介绍两种方式来完成这个目标。 #### 使用 Docplex 设置时间限制 Docplex 是 IBM 提供的一个高级建模接口,它简化了线性和混合整数规划模型的构建与解决流程。对于希望快速上手而不必深入理解低级细节的新用户来说非常友好。当创建了一个优化模型实例之后,可以通过修改参数的方式设定最大允许消耗的时间: ```python from docplex.mp.model import Model mdl = Model('example_model') # ... 定义变量、约束条件以及目标函数 ... time_limit_seconds = 60 * 5 # 设定时间为五分钟即300秒 mdl.parameters.timelimit = time_limit_seconds solution = mdl.solve() if solution is not None: print(f'Solution found within {time_limit_seconds} seconds.') else: print("No feasible solution was found before the timeout.") ``` 上述代码片段展示了如何通过调整 `parameters.timelimit` 属性来指定最长等待时间[^1]。 #### 利用原始 CPLEX API 控制执行时长 如果更倾向于直接操控 CPLEX 的核心API,则可以在初始化 solver 对象后同样地配置 timelimit 参数。这里给出一段基于官方文档的例子说明怎样做: ```python import cplex problem = cplex.Cplex() # 配置其他必要的选项... problem.set_problem_type(problem.problem_type.LP) # 添加变量, 约束等... # 设置时间上限为90分钟 (单位: 秒) max_time_in_seconds = 90 * 60 problem.parameters.timelimit.set(max_time_in_seconds) try: problem.solve() except Exception as e: print(e) finally: status_code = problem.solution.get_status_string() if 'optimal' in status_code.lower(): obj_value = problem.solution.get_objective_value() print(f'The optimal objective value is {obj_value}.') elif 'timelimit' in status_code.lower(): best_known_solution = problem.solution.MIP.get_best_objective() print(f'Reached a sub-optimal but valid solution with an estimated bound of {best_known_solution}') else: print(f'Solving process ended due to unexpected reason ({status_code}).') ``` 这段程序不仅设置了超时时限还处理了几种可能的结果情况——无论是找到了最优解还是因为达到了预设时限而终止计算都会被适当报告出来[^2]。
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