利用cplex编程实现0-1整数规划示例

以下是一个使用cplex编程实现0-1整数规划的示例：

import cplex

# 创建模型实例
problem = cplex.Cplex()

# 添加变量
problem.variables.add(obj=[10, 20, 30], lb=[0, 0, 0], ub=[1, 1, 1], types=['B', 'B', 'B'])

# 添加约束
problem.linear_constraints.add(lin_expr=[[['x1', 'x2', 'x3'], [1, 1, 1]]], senses=['L'], rhs=[2])

# 设置最小化目标
problem.objective.set_sense(problem.objective.sense.minimize)

# 求解模型
problem.solve()

# 输出结果
print("Solution status = ", problem.solution.get_status())
print("Solution value  = ", problem.solution.get_objective_value())
print("Solution vector = ", problem.solution.get_values())

该示例中，我们创建了一个有三个变量和一个约束条件的0-1整数规划模型。变量x1、x2、x3的取值范围为0或1，目标是最小化10*x1 + 20*x2 + 30*x3，约束条件为x1 + x2 + x3 <= 2。最后，我们使用Cplex求解器求解该模型，并输出结果。

请注意，在Cplex中，变量类型“B”表示二进制变量，取值为0或1。在添加变量时，我们需要指定每个变量的类型。