python调用cplex求解装箱问题_python运筹优化（一）：Cplex for python使用简介

运筹学(OR)和优化模型包括线性规划(LP)、混合整数线性规划(MILP)和二次规划(QP)。一般我们使用LP/MILP包来单独建模一个实际的优化问题，例如GAMS、AMPL、OPL或其他，然后使用优化求解器(例如CPLEX、gu、Mosek、Xpress等)来解决它，并将最优结果提供给经理和决策者。

在OR和数据科学社区中，许多人推荐使用Python这种优秀且流行的编程语言。它简单、灵活、功能强大，并且拥有大量用于机器学习、优化和统计建模的库。在本文中，我将重点介绍如何使用Python编写或建模(LPs/MILPs)。

许多优化解决程序(商业的和开源的)都有用于建模LPs、MILPs和QPs的Python接口。这里我选择了CPLEX和Gurobi，因为它们都是领先的商业解决方案，还有PuLP，它是Python中一个强大的开源建模包。我将为每个包提供一个并行教程，我希望它能帮助您轻松地将模型从一个转换到另一个。在这里，我们使用gurobipy (Gurobi的Python API)、docplex(用于Python的IBM Decision Optimization CPLEX建模包)和pulp(用Python编写的LP/MILP建模器)。出于本文的目的，我假设您熟悉Python，即，您知道如何安装和使用Python包，以及使用Python数据结构，如列表、元组和字典。我还将假设您知道线性规划、混合整数规划和约束优化的基本知识。

快速回顾一下，优化模型是一个具有目标(或多目标编程中的一组目标)、一组约束和一组决策变量的问题。下面是一个简单的优化模型:

在上述优化例子中，n、m、a、c、l、u、b为输入参数，假设为给定。为了编写Python代码，我们将这些参数设置如下:

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