用命令行调取cplex求解 模型时，是默认变量取整数吗

在使用命令行调用CPLEX求解模型时，默认情况下变量是可以取任意实数值的（即连续变量）。如果你希望将变量限制为整数值，你可以通过设置变量的类型来实现。在C语言中，你可以使用CPXnewcols函数的ctype参数来指定变量的类型。如果你使用的是Python接口，你可以使用cplex.Cplex.variables.add函数的types参数来指定变量的类型。在这些函数中，你可以将变量类型设置为整数（CPX_INTEGER）或二进制（CPX_BINARY）。

另外，你也可以在定义变量时指定变量的上下界，以限制变量的取值范围。这可以通过设置变量的lb（下界）和ub（上界）属性来实现。在C语言中，你可以使用CPXnewcols函数的lb和ub参数来指定变量的上下界。在Python接口中，你可以使用cplex.Cplex.variables.add函数的lb和ub参数来指定变量的上下界。

综上所述，虽然默认情况下变量是连续的，但你可以通过设置变量的类型和上下界来将其限制为整数值。

相关问题

yalmip中使用cplex求解模型中存在0-1变量的对偶变量，并且通过对偶变量求解出清价格,举例解释

假设有一个线性规划模型，其中包含0-1变量，且需要求解对偶问题并计算出对应的最优值和对应的原问题的最优解。

我们可以使用YALMIP这个MATLAB工具箱来实现这个过程。假设我们已经定义了线性规划模型为LP，我们可以使用以下代码来求解对偶问题：

options = sdpsettings('solver','cplex');
dualLP = dual(LP);
[sol,value] = solve(dualLP, options);

在这里，我们使用了Cplex求解器来求解对偶问题，并将求解器选项传递给YALMIP的`sdpsettings`函数。然后，我们使用`dual`函数来生成对偶问题，并使用`solve`函数来求解对偶问题，并将结果存储在`sol`和`value`变量中。

接下来，我们可以使用以下代码来计算对应的原问题的最优解：

clear model
model.obj = LP.f';
model.A = [LP.A LP.b];
model.sense = '<';
model.vtype = repmat('C',1,length(LP.f));
model.vtype(LP.integer_var)=repmat('B',1,length(LP.integer_var));
clear params
params.outputflag = 0;
res = cplexmilp(model.f,model.A,model.sense,model.b,[],[],[],[],[],model.vtype,params);
orig_value = res.objval;

在这里，我们首先将线性规划模型转换为Cplex MILP模型，并使用`cplexmilp`函数求解该模型。然后，我们可以从求解器结果中提取出原问题的最优解。

最后，我们可以使用以下代码来计算出清价格：

clear model
model.A = [LP.A LP.b];
model.obj = -sol;
model.sense = '>';
model.vtype = repmat('C',1,length(LP.f));
model.vtype(LP.integer_var)=repmat('B',1,length(LP.integer_var));
clear params
params.outputflag = 0;
res = cplexmilp(model.f,model.A,model.sense,model.b,[],[],[],[],[],model.vtype,params);
clear model
clear params
clear LP
clear dualLP
clear sol
clear value
clear res
clear options
clearvars -except orig_value

在这里，我们首先定义了一个新的线性规划模型，其中目标函数为对偶变量的相反数，并且约束条件为对偶问题的约束条件的转置。我们然后使用`cplexmilp`函数求解该模型，并从求解器结果中提取出对应的最优解。这个最优解就是对应的清算价格。

综上所述，我们可以使用YALMIP和Cplex求解器来求解模型中存在0-1变量的对偶问题，并通过对偶变量求解出清算价格。

matlab 调用cplex求解器定义四元变量怎么搞

在Matlab中调用Cplex求解器并定义四元变量的步骤如下：

1. 首先，需要确保已经安装了Cplex求解器并在Matlab中配置了Cplex的路径。

2. 然后，可以使用Matlab中的cplex对象来定义四元变量，代码示例如下：

% 创建Cplex对象
cplex = Cplex();

% 定义四元变量
cplex.addCols(zeros(1,4),[],[],[0 0 0 0],[1 1 1 1]);

% 设置四元变量的类型为连续型
cplex.Model.objSense = -1;
cplex.Model.lb = [0 0 0 0];
cplex.Model.ctype = 'CCCC';

在上面的代码中，`addCols`用于添加四元变量，`zeros(1,4)`表示四元变量的系数向量，[]表示约束条件，[0 0 0 0]表示四元变量的下界，[1 1 1 1]表示四元变量的上界。`Model.ctype = 'CCCC'`表示四元变量的类型均为连续型变量。

3. 最后，可以使用cplex对象来求解优化问题，例如：

% 定义优化问题
cplex.Model.sense = 'minimize';
cplex.Model.obj = [1 2 3 4];
cplex.addRows([1 1 1 1], 10, 'R1');
cplex.addRows([2 3 1 5], 15, 'R2');
cplex.solve();

% 显示最优解
disp(cplex.Solution.x);

在上面的代码中，`Model.sense = 'minimize'`表示最小化目标函数，`Model.obj = [1 2 3 4]`表示目标函数的系数向量，`addRows`用于添加约束条件，`solve()`用于求解优化问题，`Solution.x`表示最优解的值。