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MATLAB2016a+yalmip+clpex12.6.0配置与测试

MATLAB版本：MATLAB2016a YALMIP下载链接 GitHub - yalmip/YALMIP: MATLAB toolbox for optimization modeling 在IBM...的官网上下载cplex的安装包 下载地址：Mathematical program solvers - IBM CPLEX 其中community-edition可以免费试用，但最多只能计算1000...而扩展版则需要购买 我使用的版本以及下载庐江：cplex_studio126.win-x86-64.exe 阿里云盘分享 提取码: 58lu YALMIP工具箱的安装： YALMIP工具箱解压后的文件...，将该文件夹及子文件夹添加到MATLAB的路径中 MATLAB命令行窗口输入 yalmiptest 回车 查看是否安装成功 输出上述结果表示工具箱安装成功 cplex安装： 管理员运行cplex_studio126...\cplex\matlab； MATLAB命令行窗口输入 yalmiptest 回车 查看 yalmip 中CPLEX12.6.0优化器是可以找到。

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干货 | 运筹学、数学规划、离散优化求解器大PK，总有一款适合你

大家可以把它理解为， 一个专门求解整数规划模型的算法包， 你可以用 任何编程语言（C/C++、Java、Python）， 去调用这个包里的方程， 只要你把你要求解的， 整数规划模型目标方程和系数矩阵输进去...CPLEX具有的优势： （1）能解决一些非常困难的行业问题； （2）求解速度非常快； （3）有时还提供超线性加速功能的优势。 2....支持模型： Gurobi 可以解决的数学问题： l 线性问题（Linear problems） l 二次型目标问题（Quadratic problems） l 混合整数线性和二次型问题（Mixed...由于是GNU下的项目，因此没有商业非商业的版本限制，可以自由使用。...相反，如果你选择使用yalmip，那么你只需要学习yalmip一种建模语法，因为yalmip真正实现了建模和算法的分离，所有的问题都可以用统一的方法建模，如果需要使用不同的求解器，只需要一句简单的配置即可

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    手把手教你用CPLEX求解一个数学模型（Java版）

    其实吧，这玩意儿并没有大家想的那么难，尤其是简单使用CPLEX求解一个模型的话，用来用去都是那几个函数而已。下面小编来给大家好好理一下，看完相信你也能用CPLEX跑一下论文上的模型啦。...比如： 至于你怎么定义怎么写都无所谓啦，反正你知道这些数据对应模型的哪些参数就可以啦。 2.2 定义集合 其实小编发现，大家之所以觉得写模型难，还有一个原因就是自己建模的时候纯粹瞎搞。...需要通过CPLEX提供sum()、diff()、prod()函数进行加、减、乘的操作。 那为什么没有除呢？因为除是可以通过转换变成乘的！...四、CPLEX求解 上面的模型建立完成以后，就可以调用solve()函数进行求解了，如果返回true，那么就找到了可行解（是的吧？我也不太清楚，可以去查查）。否则就是不可行解。...以及得到的目标值也是正确的。 总的来说，CPLEX已经为我们封装好了很多东西，大部分只需要动动手指就可以直接使用了。少部分可能需要查查库什么的，但是基本的时候已经非常简单了。

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    基于求解器的路径规划算法实现及性能分析

    OR-Tools对车辆路径规划问题的求解最为特殊，尽管可以构建为线性规划模型，但更优的方法是使用OR-Tools中专门求解VRP问题的库——Vehicle Routing Library。...、.Net类库； CPLEX Callable Library 是使用C语言编写的库，可以在能调用C语言的其它语言编写的应用程序中实现嵌入CPLEX优化器； Python API提供支持CPLEX优化功能的...Python编程接口； CPLEX for MATLAB则是 MATLAB语言使用CPLEX类的接口。...可以看出，对于CVRP模型的求解，在求解时间相同的情况下，CPLEX 对于数据规模较大的算例求解具有劣势，而OR-Tools和Jsprit则具有较好的求解质量，显示出启发式算法的优越性。...n \ge 400 可以看到，对于客户规模大于400的算例场景，Jsprit在求解质量和求解速度两个方面都具有优势，并且随着客户规模的增大，Jsprit的优势越来越明显，它可以实现以很短的时间获得较优的解决方案

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    干货 | cplex介绍、下载和安装以及java环境配置和API简单说明

    所以打算学习一下cplex这个商业求解器。 当然也有其他更多的选择，这里暂时以比较容易上手和性能比较好的cplex开始吧。其实，小编也早就想学习使用这个cplex了，毕竟是个好东西。...优势： 能解决一些非常困难的行业问题； 求解速度非常快； 提供超线性加速功能的优势。 在Cplex的加持下，使得matlab对于大规模问题，以及线性规划的效率，都得到飞跃的提升。...3.2 求解一个简单的模型 一个简单的线性规划问题： ?...使用 IloCplex 类新建一个 cplex 类。 2. 使用 IloNumVar 定义求解变量。 3. 使用 addMaximize 或addMinimize 定义求解目标。 4....cplex 的 java api 不支持加减乘除符号，加必须用 sum 方法， 减必须用 diff 方法， 乘除必须用 prod 方法。 下一期我们将用cplex求解一个TSP问题的模型。期待吧~

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    运筹学教学|快醒醒，你的熟人拉格朗日又来了！！

    为什么哪里都有他？那么拉格朗日松弛算法到底讲了什么呢？本期，小编将带你走进拉格朗日松弛的世界。 ?...约瑟夫·路易斯·拉格朗日 ★ 目录 ★ 01 拉格朗日松弛方法简介 02 拉格朗日松弛方法基础 03 求解拉格朗日界的次梯度方法 04 一个算例求解 拉格朗日松弛方法简介 当遇到一些很难求解的模型，但又不需要去求解它的精确解...，只需要给出一个次优解或者解的上下界，这时便可以考虑采用松弛模型的方法加以求解。...对于一个整数规划问题，拉格朗日松弛放松模型中的部分约束。这些被松弛的约束并不是被完全去掉，而是利用拉格朗日乘子在目标函数上增加相应的惩罚项，对不满足这些约束条件的解进行惩罚。...拉格朗日松弛之所以受关注，是因为在大规模的组合优化问题中，若能在原问题中减少一些造成问题“难”的约束，则可使问题求解难度大大降低，有时甚至可以得到比线性松弛更好的上下界。 拉格朗日松弛方法基础 ?

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    运筹学教学|三种TSP问题算法的对比试验及分配问题和TSP问题求解速度对比

    解决TSP问题的方法有很多，在本期推文中，小编将利用分配问题做的分支定界算法、动态规划算法、cplex直接求解这三种方法求解TSP问题，并对它们所花费的时间进行对比；之后小编还会将分配问题和TSP问题的求解速度进行对比试验...值得一提的是，小编利用Cplex求解TSP问题时使用的是以下模型，与上述推文有所不同，需要以下模型的代码和算例的同学可以在文末进行下载噢~ ?...可以发现，当数据规模逐渐增大时，求解所消耗时间越长（用Cplex求解TSP问题时，数据规模为23个点时反而消耗时间比21个点要少，这属于特殊情况。一般来说，数据规模越大，求解所需时间越长）。...O5Im65SAOmpxuExx9TizMQ TSP求解的方法在上面已经介绍过了，我们可以借助Cplex来帮助我们完成这个过程。...· 原因分析 · 为什么分配问题的求解速度要更快一些呢？

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    在docker容器中使用cplex-python37

    Cplex是一个由IBM主推的线性规划求解器，可以通过调用cplex的接口，直接对规定形式的线性规划的配置文件.lp文件进行求解。...基于Docker部署Cplex环境 由于cplex依赖于python3.7版本，而我们本地使用的python版本是python3.8,因此我们考虑使用docker容器来制作一个python37+cplex...关于docker容器的使用。.../cplex/:/home/ cplex /bin/bash 线性规划问题定义 Cplex可以识别lp格式的文件，这里我们展示一个测试用例来说明这个线性规划的问题是如何定义的： 1 2 3 4 5 6...总结概要 在这篇文章中我们介绍了如何使用docker去搭建一个cplex线性规划求解器的编程环境，制作完docker容器，我们也展示了如何写一个线性规划问题定义的文件，并使用cplex对给定一个背包问题的线性规划

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    用单纯形法求解线性规划(linear programming)问题，速度到底有多快呢？

    接下来我们就要抓个问题来解一解，就决定是你了-------- 带时间窗约束的车辆路径规划问题 为什么要选择这个问题呢，因为它名字很长而且有现成代码足够复杂。...关于这个问题我们之前专门做了一篇推文来介绍以及求解的，详情可见 “干货|十分钟快速掌握CPLEX求解VRPTW数学模型（附Java代码及CPLEX安装流程）” 解问题之前来先看看这是个什么问题。...” 问题模型如下： ? ? ? ? ? ? 上述模型的决策变量带整数约束，本次求解其线性松弛解。求解线性松弛解可以调用CPLEX这一求解器中的单纯形法进行求解。...需要注意的是求解的时间与机器的性能有关系，小编所使用的电脑运行内存为4G，部分硬件参数如下： ?...关于内存与CPLEX求解速度的关系小编在网上看到有一种说法指出当CPLEX发现仅剩有限的内存可供使用时将会自动运行算法进行调整补偿，这些调整几乎都会降低速度。

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    干货 | 10分钟搞懂branch and bound算法的代码实现附带java代码

    可能大家对精确算法实现的印象大概只有一个，调用求解器进行求解，当然这只是一部分。 其实精确算法也好，启发式算法也好，都是独立的算法，可以不依赖求解器进行代码实现的，只要过程符合算法框架即可。...只不过平常看到的大部分是精确算法在各种整数规划模型上的应用，为此难免脱离不了cplex等求解器。这里简单提一下。...ExampleProblem.java内置了三个整数规划模型的实例。 调用的是scpsolver这个求解器的wrapper，实际调用的还是lpsolver这个求解器用以求解线性松弛模型。...input是模型的输入，输入的是一个整数规划的模型。由于输入和建模过程有点繁琐，这里就不多讲了。挑一些重点讲讲具体是分支定界算法是怎么运行的就行。...如果没有走过，那么在该节点处进行定界操作，从该节点进入，根据partialAssigned 保存的部分解结构，添加约束，建立松弛模型，调用cplex求解。

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    干货 | Branch and Price算法求解VRPTW问题（附JAVA代码分享）

    最后，大家可以关注一下小编的公众号，上面不仅有关于算法的分享，还有python等好玩的东西: 算法介绍 该Branch and Price算法由以下几部分组成： 1....Branch and Bound：分支定界，下界使用Column Generation求解。 2. Column Generation：列生成算法，求解VRPWTW松弛模型的最优解。 3....可参考的推文如下 CPLEX： 1. 干货 | cplex介绍、下载和安装以及java环境配置和API简单说明 2. 干货 | JAVA调用cplex求解一个TSP模型详解 3....干货 | 10分钟教你使用Column Generation求解VRPTW的线性松弛模型 4....，Master Problem采用vrptw的set covering model 的松弛模型，利用cplex建模求解，求解的结果作为branch and bound的lower bound： public

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    干货|十分钟快速掌握CPLEX求解VRPTW数学模型（附JAVA代码及CPLEX安装流程）

    在VRPTW中，车辆除了要满足VRP问题的限制之外，还必须要满足需求点的时窗限制，而需求点的时窗限制可以分为两种，一种是硬时窗（Hard Time Window），硬时窗要求车辆必须要在时窗内到达，早到必须等待...2.CPLEX求解VRPTW实例 解决带时间窗车辆路径问题（vehicle routing problems with time windows，VRPTW）的常用求解方法： 1.精确解算法（Exact...methods） 精确解算法解VRPTW问题主要有三个策略，拉格朗日松弛、列生成和动态规划，但是可以求解的算例规模非常小。...包含禁忌搜索算法（Tabu Search）、模拟退火法（Simulated Annealing）、遗传算法（Genetic Algorithm）和门坎接受法（Threshold Accepting）等，可以有效解决陷入局部最优的困扰...VRPTW的cplex模型 private void build_model() throws IloException { //model model = new IloCplex

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    干货|十分钟快速掌握CPLEX求解VRPTW数学模型（附JAVA代码及CPLEX安装流程）

    2.CPLEX求解VRPTW实例 解决带时间窗车辆路径问题（vehicle routing problems with time windows，VRPTW）的常用求解方法： 1.精确解算法（Exact...methods） 精确解算法解VRPTW问题主要有三个策略，拉格朗日松弛、列生成和动态规划，但是可以求解的算例规模非常小。...包含禁忌搜索算法（Tabu Search）、模拟退火法（Simulated Annealing）、遗传算法（Genetic Algorithm）和门坎接受法（Threshold Accepting）等，可以有效解决陷入局部最优的困扰...2 小编这里是在Eclipse中使用Java调用Cplex，所以需要在Eclipse中配置Cplex调用环境。...2. cplex1263.dll可以设置到运行时的环境中（VM arguments），或者添加到项目的Native library location（这里小编选用的是第二种）： ? ?

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    线性规划&整数规划求解速度PK

    没错，它就是--- 带时间窗约束的车辆路径规划问题 按照惯例我们先要介绍一下这个问题，具体可以参考我们之前的这篇文章“干货|十分钟快速掌握CPLEX求解VRPTW数学模型（附Java代码及CPLEX安装流程...” 问题模型如下： ? ? ? ? ? ? 这个问题模型本身是带有整数规划的，求解的方法在上面也有一些介绍。我们可以借助求解器例如CPLEX来帮助我们完成这个过程。...具体的操作说明可以参考上述的推文也可以在参考官网https://www.ibm.com/support/knowledgecenter/zh/SSSA5P_12.7.0/ilog.odms.cplex.help.../CPLEX/homepages/usrmancplex.html 算例使用的是solomon的算例（C101、扩展算例C1_2_5），在C101中分别取前10、15、20、25、30、35、40、45...至于NP-Hard问题呢这里又涉及一个归约的概念，这里小编就不展开了这方面的资料有很多，通俗地说它的形式就是如果可以在多项式时间内把问题A中的一个实例转化为问题B中的一个实例，然后通过解决问题B间接解决问题

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    【CPLEX教程01】Cplex介绍，下载和安装Cplex

    所以打算学习一下cplex这个商业求解器。 当然也有其他更多的选择，这里暂时以比较容易上手和性能比较好的cplex开始吧。其实，小编也早就想学习使用这个cplex了，毕竟是个好东西。...Cplex是什么？ ? Cplex是IBM公司开发的一款商业版的优化引擎，当然也有免费版，只不过免费版的有规模限制，不能求解规模过大的问题。...Cplex专门用于求解大规模的线性规划（LP）、二次规划（QP）、带约束的二次规划（QCQP）、二阶锥规划（SOCP）等四类基本问题，以及相应的混合整数规划（MIP）问题。...优势： 能解决一些非常困难的行业问题； 求解速度非常快； 提供超线性加速功能的优势。 在Cplex的加持下，使得matlab对于大规模问题，以及线性规划的效率，都得到飞跃的提升。...Cplex下载和安装 由于商用版太贵，现在已经能申请教育版了，功能和商用版一样。

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    在docker容器中使用cplex-python37

    Cplex是一个由IBM主推的线性规划求解器，可以通过调用cplex的接口，直接对规定形式的线性规划的配置文件.lp文件进行求解。...基于Docker部署Cplex环境 由于cplex依赖于python3.7版本，而我们本地使用的python版本是python3.8,因此我们考虑使用docker容器来制作一个python37+cplex...latest 34e272969701 About a minute ago 1.15GB 到这里，我们使用docker部署的cplex求解器的环境就已经完成了，下一步我们用真实的线性规划的问题来进行测试.../cplex/:/home/ cplex /bin/bash 线性规划问题定义 Cplex可以识别lp格式的文件，这里我们展示一个测试用例来说明这个线性规划的问题是如何定义的： [dechin-root...总结概要 在这篇文章中我们介绍了如何使用docker去搭建一个cplex线性规划求解器的编程环境，制作完docker容器，我们也展示了如何写一个线性规划问题定义的文件，并使用cplex对给定一个背包问题的线性规划

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