【python】windows下python调用cplex

方法源自知乎 https://www.zhihu.com/question/51750510

1、文件夹复制

首先安装好cplex,打开cpex路径,例如

C:\Program Files\IBM\ILOG\CPLEX_Studio128\cplex

在里面的python文件夹下进入对应python版本的子文件夹,再复制里面的cplex文件夹到本地python的site package文件夹内,即可使用

例如在我的电脑上,是

复制C:\Program Files\IBM\ILOG\CPLEX_Studio128\cplex\python\3.6\x64_win64\cplex

到D:\ProgramData\Anaconda3\envs\py27\Lib\site-packages当中

2、测试可否使用

import cplex

help(cplex)




### 调用CPLEX进行优化计算 为了在Python 3.7环境中调用CPLEX执行优化问题,需先确保环境配置正确。由于CPLEX支持多种Python版本,确认所使用的Python版本兼容性至关重要[^5]。 #### 安装CPLEX 对于Python 3.7的支持,可以通过Conda来简化安装过程。Miniconda或Anaconda均可作为有效的工具来管理依赖关系和创建独立的工作环境。具体操作如下: 1. 创建一个新的虚拟环境并激活该环境。 2. 使用`conda install -c ibmdecisionoptimization docplex`命令安装Docplex库,这一步骤将自动处理所有必要的依赖项,包括CPLEX求解器本身[^3]。 #### 验证安装成功 完成上述步骤后,在Python解释器中运行以下代码片段验证安装是否成功: ```python import cplex print(cplex.__version__) ``` 如果一切正常,则应显示已安装的CPLEX版本号。 #### 编写简单的优化模型 接下来展示一段简单的线性规划例子,说明如何构建模型并通过CPLEX求解: ```python from docplex.mp.model import Model mdl = Model(name='simple_lp') x = mdl.continuous_var(name='x', lb=0) y = mdl.continuous_var(name='y', lb=0) # 添加目标函数 mdl.maximize(x + y) # 添加约束条件 mdl.add_constraint(2*x + y <= 10, 'ct1') mdl.add_constraint(-x + 3*y <= 9, 'ct2') solution = mdl.solve() if solution: print(f'Solution status: {solution.get_status()}') print(f'Objective value : {solution.objective_value}') else: print('No feasible solution found.') ``` 这段代码定义了一个具有两个变量\( x \) 和 \( y \),以及两条线性不等式约束的最大化问题,并尝试找到最优解。
评论 1
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值