首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

Python CPLEX API:二进制变量的条件迭代

Python CPLEX API是IBM CPLEX优化软件的Python接口。CPLEX是一种用于解决线性规划、整数规划、混合整数规划等数学优化问题的商业级软件。

在CPLEX中,二进制变量是一种只能取0或1值的变量。条件迭代是一种迭代算法,它根据一定的条件来决定是否继续迭代。

在使用Python CPLEX API进行二进制变量的条件迭代时,可以按照以下步骤进行:

  1. 导入CPLEX模块:
代码语言:txt
复制
import cplex
  1. 创建CPLEX问题对象:
代码语言:txt
复制
problem = cplex.Cplex()
  1. 添加变量:
代码语言:txt
复制
problem.variables.add(names=["x"], types=[problem.variables.type.binary])

这里创建了一个名为"x"的二进制变量。

  1. 添加约束条件:
代码语言:txt
复制
problem.linear_constraints.add(lin_expr=[cplex.SparsePair(ind=["x"], val=[1.0])], senses=["E"], rhs=[1.0])

这里添加了一个约束条件,要求"x"的值等于1。

  1. 设置目标函数:
代码语言:txt
复制
problem.objective.set_linear([("x", 1.0)])
problem.objective.set_sense(problem.objective.sense.maximize)

这里设置了目标函数为最大化"x"。

  1. 解决问题:
代码语言:txt
复制
problem.solve()
  1. 获取结果:
代码语言:txt
复制
x_value = problem.solution.get_values("x")

这里获取了"x"的取值。

二进制变量的条件迭代在很多优化问题中都有应用,例如在布尔规划、组合优化、排课问题等领域。通过设置不同的约束条件和目标函数,可以解决各种实际问题。

腾讯云提供了云计算相关的产品和服务,其中包括云服务器、云数据库、云存储等。具体推荐的产品和产品介绍链接地址可以参考腾讯云官方网站。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

基于求解器路径规划算法实现及性能分析

CPLEX可以多种形式提供服务: CPLEX Interactive Optimizer是可执行程序,能够实现问题读取、问题求解和解交付; Concert Technology是提供APIC++、Java...、.Net类库; CPLEX Callable Library 是使用C语言编写库,可以在能调用C语言其它语言编写应用程序中实现嵌入CPLEX优化器; Python API提供支持CPLEX优化功能...Python编程接口; CPLEX for MATLAB则是 MATLAB语言使用CPLEX接口。...我们又从Gehring&Hombergers数据集中选取客户数分别为200、400、600、800和1000算例,将迭代次数达到2000次设置为运行终止条件,对Jsprit和OR-Tools进行测试。...为对比Jsprit和OR-Tools对两种求解器在大算例中表现,我们再分别选取客户规模 n 为100、200、400、600、800以及1000算例进行测试,设定终止条件迭代次数达到2000次。

7.7K20
  • CPLEX教程02】配置CplexJava环境以及API说明

    关于matlab和python也许后续会补上吧。 然后在开始之前,照例先把环境给配置好。那么就先配置java环境吧。 01 添加环境变量 前面已经说了怎么下载和安装cplex了,如图: ?...04 API说明[1] cplexjava程序整体框架一般如下: try { } catch (IloException e) { System.err.println("Concert...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....使用 addLe 添加约束条件. 5. 使用 solve() 方法求解。 6. 使用 IloNumExpr 定义中间变量。...cplex 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。

    1.7K30

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

    基于上面的种种考虑,加上时间和精力有限,所以就暂时只做C++和Java详细教程辣。关于matlab和python也许后续会补上吧。 然后在开始之前,照例先把环境给配置好。...04 Java 相关API说明 cplexjava程序整体框架一般如下: try { } catch (IloException e) { System.err.println...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....使用 addLe 添加约束条件。 5. 使用 solve() 方法求解。 6. 使用 IloNumExpr 定义中间变量。...cplex 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问题模型。期待吧~

    5.2K30

    在docker容器中使用cplex-python37

    技术背景 线性规划是常见问题求解形式,可以直接跟实际问题进行对接,包括目标函数建模和各种约束条件限制等,最后对参数进行各种变更,以找到满足约束条件情况下可以达到最优解。...这里我们介绍一下,基于docker来调用cplexpython接口,对线性规划问题进行求解。...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python版本是python3.8,因此我们考虑使用docker容器来制作一个python37+cplex...其实cplex安装还是非常简单,歌曲下载只是对于python版本有要求而已。...: max{2x1+3x2+4x3}max{2x1+3x2+4x3} 就是找这么一个函数最大值,这些参数x1,x2,x3x1,x2,x3都是二元变量,即x∈{0,1}x∈{0,1},而且需要满足给定约束条件

    1.9K00

    在docker容器中使用cplex-python37

    技术背景 线性规划是常见问题求解形式,可以直接跟实际问题进行对接,包括目标函数建模和各种约束条件限制等,最后对参数进行各种变更,以找到满足约束条件情况下可以达到最优解。...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python版本是python3.8,因此我们考虑使用docker容器来制作一个python37+cplex...其实cplex安装还是非常简单,只是对于python版本有要求而已。...installed cplex-20.1.0.1 安装完成后,我们可以进入python3命令行界面,测试一下cplex安装情况: root@c766ed62d149:/# python3 Python..._2+4x_3\} \] 就是找这么一个函数最大值,这些参数 x_1,x_2,x_3 都是二元变量,即 x\in\{0,1\} ,而且需要满足给定约束条件: \[3x_1+4x_2+5x_3\leq8

    3.1K20

    手把手教你用CPLEX求解一个数学模型(Java版)

    当然啦,为了方便小编还是选择大家熟悉Java平台,用Python也是可以,处理数据可能还更方便。但是我们一般都是用Java写算法,因此就统一平台啦。...最后一句是告诉CPLEX不要输出那些乱七八糟东西,太烦啦! 3.1 决策变量定义 首先是模型中有哪些变量,通通得定义出来。...在CPLEXJava API中,一个决策变量是一个对象来,首先我们需要定义决策变量数组,并分配数组空间,比如 : this.x = new IloNumVar[n+1][n+1][v];..."+j+"]["+k+"]"); } } } 其中cplex.numVar()这个函数呢就为我们new了一个数值变量对象出来,我这里贴上官方解释好啦: 如果你有不同类型变量...求解完成以后,获取一个变量值可以采用CPLEXgetValue()函数,参数是你new出来决策变量。 不过求解得到结果以后,是需要最好手动或者写个函数验算下,确保得到解满足了所有约束。

    8.2K52

    修正重发【CPLEX教程03】JAVA调用cplex求解一个TSP模型详解

    前面我们已经搭建好cplexjava环境了,详情可以看干货 | cplex介绍、下载和安装以及java环境配置和API简单说明,相信大家已经跃跃欲试,想动手写几个模型了。...定义决策变量,boolVar可以返回一个0-1bool类型决策变量。...而后面的manager.recycle(false),判断本次迭代cplex求解最终解存不存在子环,如果存在,那么将子环添加进 stacks (注意这和stack不同,stacks保存是各个子环。)...; System.exit(1); } 注意,cplex在求解过程中会产生小数解,虽然决策变量x[i][j]定义成了0-1变量,但是由于精度问题有可能会产生x[i][j]=0.00001或者x...如果不行,那么会把出现子环更新进stacks,进行下一次迭代,重新调用cplex,在新子环约束下,再把模型给求解一次。

    1.3K40

    干货 | JAVA调用cplex求解一个TSP模型详解

    前面我们已经搭建好cplexjava环境了,详情可以看干货 | cplex介绍、下载和安装以及java环境配置和API简单说明,相信大家已经跃跃欲试,想动手写几个模型了。...定义决策变量,boolVar可以返回一个0-1bool类型决策变量。...而后面的manager.recycle(false),判断本次迭代cplex求解最终解存不存在子环,如果存在,那么将子环添加进 stacks (注意这和stack不同,stacks保存是各个子环。)...; System.exit(1); } 注意,cplex在求解过程中会产生小数解,虽然决策变量x[i][j]定义成了0-1变量,但是由于精度问题有可能会产生x[i][j]=0.00001或者x...如果不行,那么会把出现子环更新进stacks,进行下一次迭代,重新调用cplex,在新子环约束下,再把模型给求解一次。

    2K10

    基于学习方法决定在哪些分支节点上运行heuristic算法

    定义探试,并描述 CPLEX 在 MIP 优化中应用探试条件。 在 CPLEX 中,探试是一个过程,用于尝试快速生成良好或近似的问题解,但缺少理论保证。...在求解 MIP 上下文中,探试是可以生成一个或多个解方法,它可满足所有约束和所有整数性条件,但没有关于是否已找到最佳可能解指示。...使用缺省参数设置时,CPLEX 将在探试可能有益时自动调用探试。 CPLEX 提供了探试系列,用于在分支裁剪过程中寻找节点(包括根节点)处整数解。下列主题对这些探试系列进行阐述。...Scoring Features for Fractional Variables受启发于大多数diving heuristics中使用scoring functions,该函数主要用于选取下一个分支变量...机器学习采用框架scikit-learn,使用logistic regression (LR)来学习一个二进制分类模型。

    2.3K40

    大学生常用python变量和简单数据类型、可迭代对象、for循环3用法

    特别鸣谢:木芯工作室 、Ivan from Russia ---- 变量和简单数据类型 下划线开头对象 单下划线_ 变量Python中,变量可以包含数字、字母、下划线等,所以单独一个下划线...前后双下划线变量__var__或函数__fun__() 系统定义变量名称或函数,如Python魔法函数: __ init__(),__ str__(),__ new__(),__ unicode_...返回值为True那些元素组成 通俗讲就是满足function函数条件那些元素组成了filter对象 实际上,filter对象既是可迭代对象,也是一个迭代器对象 语法: filter(function..., iterable) 1 参数: function ----判断函数,用于过滤掉对象里不符合条件元素 iterable ----可迭代对象,如列表,元组等。...返回: 返回一个新迭代器,其中元素都符合判断函数条件 实例: 我们可以利用list()函数来转换filter()函数返回值 版权声明:本文为CSDN博主「翼同学」原创文章,遵循CC

    90020

    论文拾萃|用子集和、集合覆盖及遗传算法解决可变尺寸装箱(VSBPP)问题(JAVA)

    : 干货 | cplex介绍、下载和安装以及java环境配置和API简单说明 SSP1伪代码如下: 这里Si指的是计算zi时选中物品集合。...对于每种可行装箱k∈Πi都有一个二进制向量aik=(aik1,...,aikn)(代表方案k是否包含物品j)以及一个二进制决策变量xik(代表方案k是否包含在解中)。...以下是伪代码: 目标函数(4)是最小化箱子成本; 约束条件(5)是为了保证每个物品都只被装了一次; 约束条件(6)说明决策变量xik是二进制。...具体来说,就是在每次迭代时,在两个最重未装物品里随机选一个,然后依次寻找还能装下它箱子,如果没有就开个新箱子,这个过程被不断重复,直到所有物品都被装完。...是不是有点眼熟 请你看看这和上面步骤(4)-(6)有什么不同 相信聪明你已经发现了,约束条件(8)比(5)变得宽松了,从=变为了>=。从这里也可以看出集合覆盖于集合分割区别。

    1.3K10

    创建ortoolsDockerfile

    另外我们在上一篇博客中介绍了如何部署与使用IBM主导Cplex线性规划求解器一些基本使用方法。在本文中我们会介绍另外一套由Google主导开源线性规划求解器ortools部署与基本使用方法。...比如这里我们直接使用一个别人做好python3.7基础镜像,而获得该镜像方法在上一篇博客中也作了介绍。...上面这个用例是表示我们在docker images中有一个名为cplex-py37容器镜像,其实也是在上一篇博客中制作产物。...当然在ortools案例中我们不需要写lp文件,只是借用这个lp文件来展示一下我们约束条件和目标函数。这个问题含义也在上一篇博客中介绍过了,这里我们直接截图引用: ?...* x3) >>> status = solver.Solve() >>> print('Number of constraints =', solver.NumConstraints()) # 约束条件数量

    94130

    创建ortoolsDockerfile

    另外我们在上一篇博客中介绍了如何部署与使用IBM主导Cplex线性规划求解器一些基本使用方法。在本文中我们会介绍另外一套由Google主导开源线性规划求解器ortools部署与基本使用方法。...比如这里我们直接使用一个别人做好python3.7基础镜像,而获得该镜像方法在上一篇博客中也作了介绍。...上面这个用例是表示我们在docker images中有一个名为cplex-py37容器镜像,其实也是在上一篇博客中制作产物。...相关问题定义如下: 当然在ortools案例中我们不需要写lp文件,只是借用这个lp文件来展示一下我们约束条件和目标函数。...* x3) >>> status = solver.Solve() >>> print('Number of constraints =', solver.NumConstraints()) # 约束条件数量

    1.1K00

    H7-TOOLLUA小程序教程第2期:变量,循环,函数,条件语句和字符串相关API

    LUA脚本好处是用户可以根据自己注册一批API(当前TOOL已经提供了几百个函数供大家使用),实现各种小程序,不再限制Flash里面已经下载程序,就跟手机安装APP差不多,所以在H7-TOOL里面被广泛使用...注释、多行注释、取消多行注释: 注释单行 --local a = 1 注释多行 --[[ local a = 1 --]] 取消注释多行 ---[[ local a = 1 --]] 二、变量...: 变量 1.变量无需声明 2.变量没声明为nil,赋值为nil等同于删除 3.lua把nil,false视为假,其他都为true 4.Lua中变量全是全局变量,除非用 local 显式声明为局部变量...#ta字符串长度,也可以获取表格数字索引对应个数 例子 --全局赋值 x = 1 --局部多个赋值 local x,y = 1,2 local ta = {1,2,3,name='安富莱'...} --3 print(#ta) 三、条件条件 if and or not >= < ~= 例子 if (a >= 0) then --大于等于

    1.1K30

    开源线性规划求解器(Linear Programming solver)LP_Solve和CLPPK

    18.04,lp_solve和clp用python调用,而CPLEX还是用Java调用(别问,问就是使起来顺手),反正这些平台只是起到一个调用作用,应该不会影响求解时间(I think so...然后把测试code准备好,再写个shell脚本进行批量测试: dir=MPS_Files for file in $dir/*; do python lpsolve_run.py $file...03 Computational Results 由于lpsolve只能使用单线程模式,因此在实验中也限制了CPLEX也只能使用单线程。关于表格一些列说明: variable: 模型中变量个数。...clp比lpsolve更稳定一点,得出所有结果和cplex一致,时间上也低于lpsolve。 不同地方在表格中已经加粗了。...Googleor tools没有测因为他们python接口还没有很完善。lp_solve比较出名了,但是感觉还是不太稳定吧,帮助文档倒是写得不错。

    7.5K10

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

    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,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。...上述模型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这一求解器中单纯形法进行求解。小编是在Eclipse上用Java语言调用。...分别取前25、50、75、100、125、150、175、200个顾客节点进入模型求解,并且在每次求解完成后释放缓存以避免已有信息干扰。在得到线性最优解情况下,记录求解时间和迭代次数。...求解结果 不同顾客节点数量对应决策变量数量如下: ? ? 不同顾客节点数量对应模型约束数量如下: ? ? 不同顾客节点数量求解所花费求解时间以及迭代次数如下: ? ?...关于内存与CPLEX求解速度关系小编在网上看到有一种说法指出当CPLEX发现仅剩有限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。

    2.6K20

    「精挑细选」精选优化软件清单

    在连续优化中,A是欧氏空间Rn某个子集,通常由一组约束、等式或不等式来指定,这些约束、等式或不等式是A成员必须满足。在组合优化中,A是离散空间某个子集,如二进制字符串、排列或整数集。...COMSOL Multiphysics -一个跨平台有限元分析、求解和多物理仿真软件。 CPLEX -整数、线性和二次规划。...Mathematica-大规模多变量约束和无约束,线性和非线性,连续和整数优化。 ModelCenter—用于集成、自动化和设计优化图形化环境。...AIMMS AMPL APMonitor -免费学术和商业用途一样,与朱莉娅,Python和MATLAB集成。...ASTOS CPLEX Couenne——一个开源解决方案,用于在Eclipse公共许可证下授权MINLPs的确定性全局优化。

    5.7K20
    领券