CPLEX代码错误原因：forall(t in time)sum(t in time,a in all_ser)c[t][a]*x[a]+sum(t in time,p in part_ser)c[t][p]*y[p]>=demand[t];

这段代码的语法有误，其中`sum(t in time,a in all_ser)`和`sum(t in time,p in part_ser)`中的`t`重复定义了。应该修改为如下形式：

forall(t in time) sum(a in all_ser) c[t][a]*x[a] + sum(p in part_ser) c[t][p]*y[p] >= demand[t];

在这里，我们将`t`从`sum`的定义中移除，并在`forall`后面定义，这样就不会重复定义`t`了。

相关问题

Cplex报错“You have unbounded variables in IMPLIES leading to a lousy big-M relaxation”

这个报错信息通常意味着你的模型中存在一些变量的取值范围没有被正确地定义，导致Cplex无法生成有效的线性规划松弛。具体来说，这个报错信息通常与逻辑约束相关。如果你的模型中使用了逻辑约束（如IF-THEN或IMPLIES），那么你需要确保这些约束中涉及的变量都有明确的取值范围。

解决这个问题的方法有以下几种：

1. 检查模型中涉及的变量是否都有明确的取值范围，如果没有，需要添加变量范围约束。

2. 调整逻辑约束的形式，使其更易于线性规划松弛。例如，使用等价的线性约束代替逻辑约束。

3. 如果模型中的某些约束无法被线性规划松弛，可以考虑使用二次规划或整数规划等非线性规划方法。

总之，解决这个报错信息的关键是确保模型中所有变量的取值范围都被正确地定义，并且逻辑约束被正确地转换为线性约束。

ibm ilog mysql_IBM ILOG CPLEX Optimization Studio: 一个整数规划的案例

好的，下面是一个整数规划的案例，使用 IBM ILOG CPLEX Optimization Studio 和 MySQL 数据库。

假设有一个在线商店，需要决定哪些商品应该进货以满足客户需求，并且必须考虑到库存成本、物流成本和销售利润等因素。我们可以将这个问题建模为一个整数规划问题。

首先，我们需要定义决策变量。假设我们有 $n$ 种商品，每种商品的进货量为 $x_i$，其中 $i \in \{1,2,\dots,n\}$。因为进货量必须是整数，所以 $x_i$ 是整数变量。

其次，我们需要定义目标函数。我们的目标是最大化销售利润，因此目标函数可以写成：

$$
\max \sum_{i=1}^{n} p_i x_i - \sum_{i=1}^{n} c_i x_i - \sum_{i=1}^{n} s_i \max(0, x_i - y_i)
$$

其中，$p_i$ 是第 $i$ 种商品的售价，$c_i$ 是进货成本，$s_i$ 是库存成本，$y_i$ 是当前库存量。第一项表示销售利润，第二项表示进货成本，第三项表示库存成本。

最后，我们需要定义约束条件。我们需要确保进货量不超过供应商的最大供应量 $z_i$，并且库存量不超过库存上限 $k_i$。因此，我们可以写出以下约束条件：

$$
x_i \leq z_i \quad \forall i \in \{1,2,\dots,n\} \\
x_i - y_i \leq k_i \quad \forall i \in \{1,2,\dots,n\} \\
x_i \geq 0 \quad \forall i \in \{1,2,\dots,n\}
$$

现在我们可以使用 IBM ILOG CPLEX Optimization Studio 来解决这个问题。我们需要将上述模型写成一个优化模型，然后使用 CPLEX 解决它。在这个过程中，我们需要将数据存储在数据库中，因此我们需要连接 MySQL 数据库。

最后，我们可以使用 Python 脚本来调用 CPLEX 和 MySQL，完成整数规划的求解。