cplex matlab

在MATLAB中使用CPLEX求解器可以实现线性规划、混合整数线性规划、二次规划等问题的求解。引用展示了MATLAB中使用CPLEX求解器的一些基本步骤，包括创建CPLEX对象、设置问题的目标函数、变量的上下界、约束条件等，然后调用solve函数进行求解。如果求解结果的状态是103，则可以通过调用refineConflict函数来进一步优化解决方案，并将冲突写入文件中。最后，通过Solution.x获取求解结果。

另外，引用提到可以使用MATLAB中的其他工具和求解器，如yalmip来进行机组最优组合问题的求解。引用展示了设置CPLEX求解器参数的示例代码。

综上所述，在MATLAB中可以通过CPLEX求解器来解决各种优化问题，包括机组最优组合问题。如果需要更详细的代码和资源信息，可以参考引用中提到的资源。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [Matlab调用Cplex的二三事](https://blog.csdn.net/twm0928/article/details/120186683)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [基于MATLAB/yalmip/cplex 的机组最优组合](https://blog.csdn.net/lyzslq/article/details/124911686)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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