怎么用cplex求多个最优解啊

在IBM ILOG CPLEX Optimization Studio中，如果你想找到线性规划或多目标优化问题的多个最优解，可以采用一些特定的求解策略。以下是一个简单的步骤：

1. **设置多目标优化**：如果你的问题有多个目标函数（如线性目标函数的组合），你可以将它们作为“目标”或“指标”添加到模型中，并选择一个多目标优化技术，如最小最大化（MinMax）、帕累托前沿（Pareto Front）等。

2. **配置搜索算法**：CPLEX提供了几种搜索算法，其中`Branch and Bound` 和 `Cutting Plane` 策略可用于探索多个解决方案。例如，你可以使用`Best Bound First` 或者 `Branching Priority` 来引导搜索方向，寻找不同的最优解。

3. **使用分支定界法**：在求解过程中，通过分支操作可以生成一系列解，每个子问题对应一个不同的解决方案。通过设定合适的分支策略（比如基于变量、基于割平面等），你可以得到一系列满足约束的不同最优解。

4. **存储解集**：在CPLEX的API中，可以使用`Solution Pool` 或 `IloNumArray` 结构来存储这些最优解。这允许你在解决过程中动态地收集结果，而不仅仅是最后的一个。

5. **迭代求解**：如果需要更多解，可以设置循环或迭代，每次从当前最优解出发，改变初始点或者调整搜索策略，直到达到预设的解的数量或达到某个终止条件。

// 示例代码片段（使用C++ API）
IloModel model; // 创建模型实例
// ... 添加变量和约束 ...
model.setMIPSearch(IloMip::BestBound); // 设置搜索策略
IloPresolve presolver;
model.add(presolver);
// 开始求解并存储解
IloEnv env;
std::vector<IloNumVarArray> solutions;
for (int i = 0; i < numSolutions; ++i) {
    IloCplex cplex(model);
    cplex.solve();
    if (cplex.status() == IloStatus::Optimal) {
        solutions.push_back(cplex.getSolution());
        // 改变起始点或搜索策略，然后再次求解
        // ...
    }
}