CPLEX 安装教程

CPLEX的安装教程如下：
1. 首先，下载CPLEX软件安装包。你可以在IBM官网上下载免费的学术版，但需要使用你单位（或学校）的邮箱，并确保你的单位已在IBM上注册过域名。如果你没有符合条件的邮箱或注册过域名，你还可以寻找其他渠道获取安装包。
2. 下载完成后，找到安装包并解压缩。
3. 打开解压后的文件夹，找到安装程序，运行它。
4. 在安装向导的提示下，选择你所需的安装选项和目录。
5. 完成安装后，打开你的IDE（例如Eclipse）或其他编程环境。
6. 配置你的IDE，将CPLEX添加到工程的依赖项中。这样你就可以在你的代码中使用CPLEX库了。
7. 如果你使用的是Java语言，需要在你的项目的VM options中添加一个命令，指定CPLEX库的路径。命令的格式为：-Djava.library.path=CPLEX安装文件夹\cplex\bin\x64_win64。请注意，这个路径可能因个人安装位置而有所不同。
8. 现在，你就可以开始使用CPLEX来解决优化问题了。

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yalmip + cplex安装教程

YALMIP是一个MATLAB工具箱，用于建模优化问题，并将其发送到不同的求解器中求解，其中包括IBM的CPLEX。在安装YALMIP和CPLEX之前，首先需要安装MATLAB和CPLEX软件。

1. 安装MATLAB：可以直接从官网上下载，并安装到计算机上。

2. 安装CPLEX：可以从IBM的官网上下载，并安装到计算机上。

3. 安装YALMIP：首先，官网上下载YALMIP的最新版本。将下载的zip包解压缩到一个文件夹中。接下来，在MATLAB中添加路径，即用addpath命令添加文件夹到MATLAB的搜索路径中。

4. 将CPLEX与YALMIP连接：打开MATLAB，并输入' which cplex '来检查CPLEX的安装目录。然后，运行'mptopt'命令，设置opt.solver = 'CPLEX'以将CPLEX添加到YALMIP的求解器列表中。

安装完毕后，可以在MATLAB中调用YALMIP和CPLEX来求解优化问题。需要注意的是，由于CPLEX是商业软件，需要购买许可证才能使用其全部功能。

yalmip、cplex安装教程

### YALMIP 和 CPLEX 的安装指南

#### 使用 MATLAB 安装 YALMIP 工具箱
为了在 MATLAB 中使用 YALMIP 进行优化建模，需先下载并配置该工具箱。YALMIP 是一个用于描述和求解各种优化问题的高级接口。

MATLAB 可以通过以下方式获取 YALMIP：

1. 访问官方 GitHub 页面或 MathWorks 文件交换网站下载最新版本的 YALMIP；
2. 将下载文件夹中的 `yalmip.p` 添加到 MATLAB 路径中；可以通过命令 `addpath('路径/yalmip')` 实现这一点[^1]。

% 设置 YALMIP 到 MATLAB 路径
addpath('/home/user/downloads/YALMIP');
savepath;

#### 配置 CPLEX 求解器与 YALMIP 结合工作
CPLEX 是一款强大的商业线性和混合整数规划求解器，支持多种编程环境下的调用。为了让 CPLEX 成功集成至 YALMIP 流程里，操作者应遵循这些指示来完成必要的设置过程。

- **安装 IBM ILOG CPLEX Optimization Studio**: 下载适合操作系统平台对应的安装程序，并按照提示逐步执行直至结束。

- **注册许可证密钥**: 如果不是试用版，则需要输入有效的序列号激活产品功能权限。

- **建立连接桥梁**:

- 找到 CPLEX 安装目录下名为 `cplex\matlab\win64`(针对 Windows 用户) 或相应子文件夹 (对于其他 OS 类型)，复制整个文件夹内容粘贴到个人文档或其他安全位置保存副本以防万一丢失原档资料。

- 修改 MATLAB 启动脚本 startup.m，在其中加入如下所示语句以便自动加载 CPLEX 接口库函数：

    % 加载 CPLEX 库
    if exist(fullfile(matlabroot,'toolbox','local','startupCplex'),'file')
        run(fullfile(matlabroot,'toolbox','local','startupCplex'));
    end

- **验证安装成功与否**

输入测试代码片段确认两者能否正常协作运行：

  sdpvar x y z; % 创建符号变量
  
  F = [x >= 0, y >= 0]; % 设定约束条件
  objectiveFunction = -(log(x)+ log(y)); % 构造目标函数表达式
  
  options = optimizerOptions('solver', 'cplex'); % 指明采用 cplex 解决方案
  
  optimize(F,objectiveFunction,options); % 开始最优化计算流程
  value([x;y]) % 输出最优解向量值

如果一切顺利的话，上述例子应该能够返回合理的数值结果而不会抛出错误异常信息。