00 前言

因为小编一般用的C++和Java比较多，而且现在开发大型算法用这类面向对象的编程语言也方便得多。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的详细教程辣。关于matlab和python的也许后续会补上的吧。

然后在开始之前，照例先把环境给配置好。那么就先配置java的环境吧。

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01 安装好CPLEX

前面已经说了怎么下载和安装cplex了，如图：

确保已经安装上这个版本，我们才能开始下一步的工作。

02 将CPLEX库导入ECIPLSE

java小编一般用的ide是eclipse，就配置一下关于eclipse的。其他的开发环境请大家自行设置哈。

新建一个工程，添加一个package，添加一个带main函数的类。代码先别写。

在项目右键，选择build path -> Configure Build Path……

找到Libraries->Add External JARs……，然后定位到\lib这个文件夹，把cplex.jar给添加进去。

到这一步还不行，还需要把CPLEX的动态运行库给添加进去，好让java程序运行的时候能够找到，具体做法是：在项目右键，选择build path -> Configure Build Path……，找到Libraries，点开JRE System Library，在Native library location那里点edit，把cplex下的\bin\x64_win64文件夹给添加进去，这里面有程序运行所需要动态库。

03 求解一个简单的模型

一个简单的线性规划问题：

把下面代码复制进main函数里面：

try {

IloCplex cplex = new IloCplex(); // creat a model

double[] lb = {0.0, 0.0, 0.0};

double[] ub = {40.0, Double.MAX_VALUE, Double.MAX_VALUE};

IloNumVar[] x = cplex.numVarArray(3, lb, ub);

double[] objvals = {1.0, 2.0, 3.0};

cplex.addMaximize(cplex.scalProd(x, objvals));

double[] coeff1 = {-1.0, 1.0, 1.0};

double[] coeff2 = {1.0, -3.0, 1.0};

cplex.addLe(cplex.scalProd(x, coeff1), 20.0);

cplex.addLe(cplex.scalProd(x, coeff2), 30.0);

if (cplex.solve()) {

cplex.output().println("Solution status = " + cplex.getStatus());

cplex.output().println("Solution value = " + cplex.getObjValue());

double[] val = cplex.getValues(x);

for (int j = 0; j < val.length; j++)

cplex.output().println("x" + (j+1) + " = " + val[j]);

}

cplex.end();

} catch (IloException e) {

System.err.println("Concert exception caught: " + e);

}

点击运行，出现下面的结果就成功啦：

最后，如果提示找不到build path ，share libraries什么的，请确保第二步配置正确！至此，我们已经能愉快使用cplex啦。

04 API说明[1]

cplex的java程序整体框架一般如下：

try {

} catch (IloException e) {

System.err.println("Concert exception caught: " + e);

}

使用 IloCplex 类新建一个 cplex 类。

使用 IloNumVar 定义求解变量。

使用 addMaximize 或addMinimize 定义求解目标。

使用 addLe 添加约束条件.

使用 solve() 方法求解。

使用 IloNumExpr 定义中间变量。

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。

05 reference