我希望解决一个在python中使用docplex的TSP,并想开发一些类似于CPLEX Optimisation中的统计图表,并打印出每个可行的解决方案的下限和上限。The results I wish to receive from the engine, but using docplex 我最初的想法是应用"model.solve_details.mip_relative_gap“,但它只打印出最优解的最终间隙。我希望知道如何在优化过程中</em
从docplex 2.9.141切换到版本2.10.150 (与2.10.151相同)后,当我尝试在我的模型上调用solve时(使用我的docloud凭证),我开始遇到以下错误。/venv/lib/python3.7/site-packages/docplex/mp/model.py", line 4018, in solve
return self./venv/lib/python3.7/sit
我正在docplex中运行一个约束编程模型。当我添加以下搜索阶段时,我会在docplex中得到一个错误:
model.set_parameters({'SearchType': 'DepthFirst', 'Workers': 2, "LogVerbosity/site-packages/docplex/cp/model.py", line 1080, in solve<
我已经使用docplex包创建了一个优化模型。 这就是我定义决策变量的方式。name='x_{0}_{1}_{2}'.format(i.supply,i.demand,i.product),ub=10000000) for i in cost_list} 使用tms = tm.solvetms的type为<class 'docplex.mp.solution.SolveSolution'>。我的输出如下。solution for: transportation
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。time.perf_counter() # CPU time calculator of the CPLEX solvermdl.minimize(obj1) sol[0, 3] = round(time.perf_counter() - start, 3)
既然我设置了mdl.time_limit=480,为什么sol0中
我在DoCplex中使用warm。在热开始阶段,我的意图是使用来自前一个模型的决策变量的子集,这些变量导致了非空值。例如,如果我有决策二元变量,x_1,...,x_5,第一个模型中的解是x_1=1,x_2=1,其余的是零。所以,在热启动时,我只希望有决策变量x_1 and x_2。通过这种方式,我可以减少模型的维度,并具有更快的性能。
我在基于的python (docplex)中编写了一个优化问题,但我的部分类似于sum(X) <= N + M*sum(Y, Z),X, Y and Z是决策变量。我不知道如何将解决方案 of X, Y, Z传递给self.get_cpx_unsatisfied_cts([ct], self.get_cpx_unsatisfied_cts([ct],当我使用self.get_values()时,我会得到以下错误:Error: Internal error in CPLEX solve: AttributeError: