使用yalmip的matlab调用cplex的分支定界法求解混合整数规划时，参数cplex.mip.strategy.branch有哪些具体的策略，请全部列举

参数cplex.mip.strategy.branch用于控制Cplex求解MIP问题时的分支策略，具体的策略如下：

- 0: 最佳增益（Best Gain）分支
- 1: 最小下降（Downward）分支
- 2: 随机（Random）分支
- 3: 估价（Estimation）分支
- 4: 最大度（Max Degree）分支
- 5: 随机最大度（Random Max Degree）分支
- 6: 智能（Pseudo-cost）分支
- 7: 自适应（Auto）分支

其中，最佳增益分支策略是Cplex默认的分支策略。其他策略的具体含义如下：

- 最小下降分支：选择分支变量后，将该变量的值向下取整，并将下界调整为这个整数，同时将分支变量的上界调整为上一个分支变量的整数值。
- 随机分支：在可行的分支变量中随机选择一个进行分支。
- 估价分支：先对所有未定整数变量按照其松弛度或者对偶变量的值进行排序，然后选择松弛度或对偶变量值最大的变量进行分支。
- 最大度分支：选择约束条件中涉及变量最多的那个变量进行分支，可以有效地减少树的深度。
- 随机最大度分支：在涉及变量最多的分支变量中随机选择一个进行分支。
- 智能分支：对于每个分支变量，记录下整数解和连续解的差异，并使用这些信息来估计分支变量的影响。这种策略可以在分支树较深时有效地减少回溯次数。
- 自适应分支：Cplex会根据问题的特点自适应地选择分支策略，包括以上所有策略。

相关问题

matlab调用yalmip求解混合整数规划时，如何定义求解器为cplex

如果你想在Matlab中使用YALMIP建立混合整数规划，并使用CPLEX求解器进行求解，你可以使用以下代码：

% 定义变量
x = intvar(2,1,'full');
y = sdpvar(1,1);

% 定义目标函数和约束条件
Objective = 2*x(1) - x(2) + y;
Constraints = [0 <= x <= 1, 2*x(1) + x(2) + y <= 2];

% 定义求解器
options = sdpsettings('solver','cplex');

% 求解模型
sol = optimize(Constraints,Objective,options);

% 输出结果
if sol.problem == 0
    disp('Optimal solution found');
    disp(value(x));
    disp(value(y));
else
    disp('Error solving the problem');
end

在上面的代码中，我们将`sdpsettings`函数中的`solver`参数设置为`'cplex'`，以使用CPLEX求解器。如果你已经安装了CPLEX求解器，并将其与Matlab集成，那么上面的代码应该可以正常工作，并输出你所需的结果。

如果你需要更详细的帮助或有其他问题，请随时问我。

用matlab调用cplex求解混合整数规划的例子

好的，下面是一个用matlab调用cplex求解混合整数规划的例子：

首先，需要定义目标函数和约束条件。假设我们要求解以下混合整数规划问题：

maximize 3x1 + 2x2
subject to
x1 + x2 <= 10
x1, x2 are integers

则可以在matlab中定义如下：

% 定义变量
x = intvar(2,1);

% 定义目标函数
obj = 3*x(1) + 2*x(2);

% 定义约束条件
constr = [x(1) + x(2) <= 10];

% 定义求解器
ops = cplexoptimset('cplex');

% 求解
[sol, fval, exitflag, output] = cplexmilp(obj, constr, [], [], [], [], ...
    [], [], [], [], ops);

其中，`intvar`是定义整数变量的函数，`obj`是目标函数，`constr`是约束条件，`ops`是求解器设置，`cplexmilp`是调用cplex求解混合整数规划的函数。

在定义完问题后，可以直接调用`cplexmilp`函数求解。

最后，可以通过`solution`结构体查看求解结果：

% 查看求解结果
if exitflag == 1
    fprintf('Optimal solution found\n');
    fprintf('x1 = %d\n',sol(1));
    fprintf('x2 = %d\n',sol(2));
    fprintf('Objective value = %.2f\n',fval);
else
    fprintf('Problem could not be solved\n');
end

如果求解成功，将会输出最优解和目标函数值；如果求解失败，将会输出“Problem could not be solved”。