如何利用CPLEX解决整数规划中的指派问题，并提供一个实际操作的编程示例？

在优化模型求解中，指派问题是一个典型的整数规划问题，其主要目标是将一组任务分配给一组人员，使得总成本或总时间最小化。使用CPLEX求解这类问题时，首先需要建立一个成本矩阵来表示分配任务的代价，然后通过编写程序调用CPLEX的API，构建相应的数学模型，定义决策变量、目标函数和约束条件。在这个过程中，我们可以利用CPLEX提供的分支定界法等高效算法来寻找最优解。

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)

下面是一个使用CPLEX解决指派问题的编程实践示例：

首先，我们需要定义一个成本矩阵，例如：

    cost_matrix = [[9, 2, 7],
                   [6, 4, 5],
                   [3, 7, 8]]

在CPLEX中，我们需要建立一个模型，定义决策变量，目标函数和约束条件，代码示例如下：

    from cplex import Cplex
    import numpy as np
    
    # 定义成本矩阵
    cost_matrix = np.array([[9, 2, 7],
                            [6, 4, 5],
                            [3, 7, 8]])
    
    # 创建CPLEX对象
    cpx = Cplex()
    
    # 设置问题类型为最小化
    cpx.objective.set_sense(cpx.objective.sense.minimize)
    
    # 添加决策变量
    rows, cols = np.shape(cost_matrix)
    for j in range(cols):
        cpx.variables.add(obj=[cost_matrix[0, j]], lb=[0], ub=[1], types=[

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)