m a x : 800 ∗
DOcplex之整数规划举例：混合整数规划创建模型添加变量添加目标函数添加约束条件求解模型举例：混合整数规划max 800*x1 + 300*x2s. t. 6 * x1 + 8 * x2 <= 120 10 * x1 + 5 * x2 <= 100 x1, x2 >= 0 且均为整数创建模型from docplex.model import Modelm...
2 * x1 + 3 * x2 <= 1500
2 * x2 + 4 * x3 <= 800
3 * x1 + 2 * x2 + 5 * x3 <= 2000
x1, x2, x3 >= 0
代码先行 sh...
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.
[x，fval]=linprog(f,A,b,Aeq,beq,lb,ub)
x返回决策向量取值，fval返回最优解，f目标函数，A,b线性不等式约束，Aeq,beq线性等式约束，lb,ub界值向量
一般都是矩阵形式
一个easy题，把代码复习一下
max z=2x1+3x2-5x3,
x1+x2+x3=7,
之前的文章中已经介绍了怎样成功安装和调用学术版
DOc
p
lex
（参考文章:
DOc
p
lex
系列（二）——怎样成功安装和调用学术版
DOc
p
lex
.）
下面我们就来实践一下，怎么用python调用
doc
p
lex
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
DOc
p
lex
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
例题：使用MATLAB求解下列规划问题
对于一般的线性规划问题，我们可以使用MATLAB的bif—linprog来做，但是由于这个线性规划问题中带有
绝对值
，所以不能直接使用linprog，这样不符合这个函数参数的定义：
linprog（f,A,b,Aeq,beq,lb,ub）#其中除了A,Aeq是矩阵，其他都是列向量
不过我们倒是可以把
绝对值
变量转换成一般变量处理，
对任意的xi ，存在ui,...
在
CPLEX
中，对于混合
整数规划
模型的求解是其核心功能之一，因此我们对相关
CPLEX
的示例程序进行了深入的了解。如下：using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using System.Text;
using System.Threading.Tasks;
using ILOG.Concert;
using
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...
整数规划
是一类优化问题，其中目标函数和约束条件都是线性的，而变量需要取整数值。动态规划是一种解决优化问题的算法思想，但通常用于求解离散问题。对于
整数规划
问题，通常使用分支定界法、割平面法等方法进行求解。
动态规划主要用于求解最优子结构的问题，包括最短路径、背包问题等。对于
整数规划
问题，可以将其转化为0-1
整数规划
问题，再利用动态规划进行求解。
具体步骤如下：
1. 将
整数规划
转化为0-1
整数规划
问题，即将变量限制为取0或1两个值。
2. 构建状态转移方程，将问题分解为子问题。
3. 使用动态规划算法求解子问题，并记录最优解。
4. 根据子问题的最优解，逐步向上推导，得到整个问题的最优解。
需要注意的是，
整数规划
问题通常是NP困难的，因此求解算法往往需要考虑问题规模和时间复杂度。在实际应用中，可能需要结合其他启发式算法或近似算法进行求解。
