如何通过编程实践使用CPLEX求解整数规划中的指派问题，并给出详细的操作步骤和代码示例？

指派问题作为运筹学中的一种重要整数规划问题，通常要求通过最优化方法为一系列任务分配资源，使得总成本或时间最小化。要使用CPLEX求解此类问题，首先需要构建一个适合CPLEX处理的数学模型，并利用其提供的API进行编程实现。

参考资源链接：[CPLEX算法实践：整数规划与优化问题示例](https://wenku.csdn.net/doc/35nmr4rgw5?spm=1055.2569.3001.10343)

CPLEX支持通过其建模语言或直接在诸如Java、C++等编程语言中调用其API来构建模型。在实践中，推荐使用CPLEX的建模语言，因为它更加简洁明了，适合快速建模和调整。以下是利用CPLEX建模语言求解指派问题的步骤和代码示例：

1. 定义决策变量：在CPLEX中，每项任务的指派决策可以用一个二元变量表示，即x_ij，其中i表示任务，j表示资源。

2. 定义目标函数：目标是最小化总成本，即最小化所有任务指派成本的总和。

3. 添加约束条件：确保每个任务只被分配给一个资源，每个资源也只接受一个任务。

4. 求解模型：使用CPLEX的求解器求解所构建的模型。

示例代码如下：

    from cplex import Cplex
    from cplex.exceptions import CplexError

    # 创建一个CPLEX实例
    c = Cplex()

    # 设置问题类型为最小化
    c.objective.set_sense(c.objective.sense.minimize)

    # 添加决策变量
    variables = [c.variables.add(lb=0, ub=1, obj=[成本], types=['B']*变量数量) for 成本 in 成本列表]

    # 添加目标函数
    c.objective.set_linear(list(zip(variables, 成本列表)))

    # 添加约束条件
    rows = []
    for 每个任务i:
        for 每个资源j:
            rows.append([变量索引(i, j), 1])
    c.linear_constraints.add(
        lin_expr=rows,
        senses=[

参考资源链接：[CPLEX算法实践：整数规划与优化问题示例](https://wenku.csdn.net/doc/35nmr4rgw5?spm=1055.2569.3001.10343)