如何使用`cplexAPI`解带二次约束的二次规划/线性规划？

cplexAPI是IBM CPLEX的应用程序接口，用于解决数学规划问题，包括线性规划、整数规划、混合整数规划、二次规划等。下面是使用cplexAPI解带二次约束的二次规划/线性规划的步骤：

定义问题：首先，你需要定义一个cplexAPI的问题对象，可以使用CPXcreateprob函数创建一个新的问题对象。
设置问题参数：可以使用CPXsetintparam、CPXsetdblparam等函数设置问题的各种参数，例如求解器的时间限制、容忍度等。
定义变量：使用CPXnewcols函数定义问题的变量，包括变量的类型（连续变量、整数变量）、上下界等。
定义目标函数：使用CPXsetobj函数设置问题的目标函数，可以是线性函数或二次函数。
定义约束条件：使用CPXaddrows函数添加问题的约束条件，包括线性约束和二次约束。对于带二次约束的问题，可以使用CPXaddqconstr函数添加二次约束。
求解问题：使用CPXmipopt或CPXlpopt函数求解问题，分别用于整数规划和线性规划。可以使用CPXgetobjval函数获取最优解的目标函数值。
获取解：使用CPXgetx函数获取最优解的变量取值，使用CPXgetslack函数获取约束条件的松弛变量值。

下面是一个使用cplexAPI解带二次约束的二次规划/线性规划的示例代码：

import cplex

# 创建问题对象
problem = cplex.Cplex()

# 设置问题参数
problem.parameters.timelimit.set(10)

# 定义变量
problem.variables.add(names=["x", "y"], lb=[0, 0], ub=[1, 1], types=["C", "C"])

# 定义目标函数
problem.objective.set_quadratic_coefficients([(0, 0, 2)])

# 定义约束条件
problem.linear_constraints.add(lin_expr=[cplex.SparsePair(ind=["x", "y"], val=[1, 1])], senses=["L"], rhs=[1])
problem.quadratic_constraints.add(qc_expr=cplex.SparseTriple(ind1=["x"], ind2=["y"], val=[1]), sense="L", rhs=1)

# 求解问题
problem.solve()

# 获取解
x = problem.solution.get_values("x")
y = problem.solution.get_values("y")
obj_value = problem.solution.get_objective_value()

print("x =", x)
print("y =", y)
print("Objective value =", obj_value)

这个例子中，我们定义了两个变量x和y，目标函数为2x^2，约束条件为x + y <= 1和x * y <= 1。通过调用problem.solve()求解问题，然后使用problem.solution.get_values获取最优解的变量取值和目标函数值。

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