solution for: docplex_model1
objective: 2675
X_0=375.000
X_1=250.000
X_2=75.000
可以看到目标值为2675
X1 = 375
X2 = 250
X3 = 75
DOcplex之简单的线性规划下面以一个简单的线性规划为例，介绍docplex如何求解线性规划。max 3 * x1 + 5 * x2 + 4 * x3s.t.2 * x1 + 3 * x2 <= 15002 * x2 + 4 * x3 <= 8003 * x1 + 2 * x2 + 5 * x3 <= 2000x1, x2, x3 >= 0代码先行 sh...
用于Python的IBM:registered:决策优化建模（DOcplex）
欢迎使用针对Python的IBM:registered:Decision Optimization Modeling。 根据Apache许可v2.0许可。
使用此库，您可以快速轻松地将优化功能添加到您的应用程序中。 您需要IBM ILOG CPLEX Optimization Studio来求解模型。
该库由2个模块组成：
IBM:registered:Decision Optimization CPLEX Optimizer Modeling for Python-具有名称空间docplex.mp
用于Python的IBM:registered:Decision Optimization CP Optimizer建模-具有名称空间docplex.cp
在本地使用CPLEX解决需要在计算机上安装IBM:registered:ILOG CPLEX Optimization Studio V12.8或更高版本。
调用cplex库进行优化问题的求解
https://blog.csdn.net/weixin_46651999/article/details/108866265
相关参数说明
下面是一个MIP的简单例子，结合例子来看。首先将问题的目标函数和约束定义好，再传入接口中，一些符号的定义均已注释
# -*- coding: utf-8 -*-
# The MIP problem solved in this example is:
# 问题描述
# Maximize x1 + 2 x2 + 3 x3 + x
各位童鞋们大家好，我是小小明，前几天我给大家分享了一个SMT求解器z3，链接地址见：
https://xxmdmst.blog.csdn.net/article/details/120279521
虽然SMT求解器很强大，能够解逻辑题、解数独、解方程、甚至解决逆向问题，但是有个缺点就是只能找出一个可行解，如果我想要找出可行解的最大值或最小值就不行，无法完成类似Excel的规划求解的功能。
前文中已经提到了scipy这个库可以进行线性规划求解，可惜我在这周的实际测试中发现，不支持整数约束，只能求解出实数。差.
一个基于python的建模语言库，目前支持仅调用cplex求解器，不像其他成熟的建模语言可以调用多个求解器，
但其强大之处在于支持cplex的CP模块，其他建模语言仅能针对MP模块进行调用。
求解速度不次于python api，而且语言更加精炼，更贴近建模语言的本质，符合python的简练和opl语言的直观。
函数较...
线性约束：
linear−expressionsymbollinear−expression
linear_ -expression \quad symbol \quad linear_-expression
linear−expressionsymbollinear−expression
其中symbol仅能取===、≤\le≤、≥\ge≥一般形式：
minCxts.t.Ax≥Bx≥0
\min C^t _x
\\s.t. \quad Ax \ge B
\\x \ge 0
minCxts.
之前的文章中已经介绍了怎样成功安装和调用学术版DOcplex（参考文章: DOcplex系列（二）——怎样成功安装和调用学术版DOcplex.）
下面我们就来实践一下，怎么用python调用docplex来求解线性规划问题。
1 实验环境
本实验所需工具及版本号如下：
Python 3.7
PyCharm 社区版
Cplex 学术版
DOcplex
2 模型描述
本实验以一个简单的线性规划模型为例，做一个简单的实践。所求解的描述模型如下：
3 实验步骤
至此，一个简单的小实验就完成了
本文讲BrianT.Denton在2010年发表于OperationsResearch上的文章《OptimalAllocationofSurgeryBlockstoOperatingRoomsUnderUncertainty》,DOI号为“10.1287/opre.1090.0791”。笔者将标题译为《不确定条件下手术（块）在手术室中的最优化分配》。文中标下划线处为翻译内容，其余为讲解。
文章关键词：优化、随机规划、手术。
众所周知，一篇论文最重要的部分就是摘要。该论文摘要...
python调用cplex解决规划问题（二）
上篇文章直接使用python调用cplex求解器解决旅行商问题（TSP）。但是只能是固定节点和距离的计算。所以这次小小的优化了一下，使用更贴近建模语言的docplex语法包进行改进，然后通过读取excel表格来获取数据。废话不多说直接上代码喽！
下面是主程序：
from docplex.mp.model import Model
from excel_to_matrix import excel_to_matrix
datafile = 'C:\\Users\
这里写自定义目录标题欢迎使用Markdown编辑器新的改变功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图导出与导入导出导入
欢迎使用Markdown编辑器
之前看了文章https://blog.csdn.net/ling3ye/article/de
好久不写博客了，大部分时间都用来干一些重复而繁杂的工作，好久没有认认真真学习一些东西了。
借着参加服创的机会要入手学习一些运筹学知识，就从Cplex开始吧。
首先直接用Python的cplex接口写线性规划比较简单，话不多说直接从实例看：
每一句的详解都在旁边的注释上
Cplex实例
# The MIP problem solved in this example is:
# Maximize x1 + 2 x2 + 3 x3 + x4
# Subject to
# - x1 +
