我正在尝试使用IBM的CPLEXPythonAPI来解决一个线性规划问题。它涉及两组相等约束。当我们使用两组约束中的任何一组时,下面的代码工作得很好,但当两组约束都使用时,无法找到解决方案。我在CplexPython中引入两组约束的方式有一个错误。我的代码如下。为了检查代码本身是否可以使用这两组约束中的任何一组,注释掉这组约束。import cpleximport sys
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让我们假设我已经在python中创建了一个数学模型,并希望使用下面的代码( docplex库)来解决它。start = time.perf_counter() # CPU time calculator of the CPLEX solvermdl.minimize(obj1)if (solution is not None) and (solution.is_feasible_solution()):
lb[0] = obj1.solu
我在以下几行中遇到错误: 从cplex.exceptions导入cplex导入CplexError定义capAst_LP(prod,C,p,v,meta = None): # st = time.time()
my_prob = cplex.Cplex()
my_ub= [cplex.infinity for i in p] #omitting <e
我转向CPLEX,因为我有一个很大的线性问题要解决。用numpy构造矩阵A_ub、A_eq和向量c、b_ub、b_eq是非常快速的。
但是用它创建一个CPLEX问题需要大约30秒(在我的情况下是不能接受的)。这种情况会发生,因为他们的Python不能将矩阵作为输入(至少在几天测试不同场景之后,我找不到这样的功能)。sparse_pairs = [cplex.SparsePair(ind=index, val=A_ub[i]) for i in rang