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，默认情况下变量是连续的，而不是整数。如果您想将变量限制为整数，您需要在模型中明确指定这一要求。可以使用 CPLEX 提供的 API 或者相应的建模语言（如 CPLEX Optimization Studio 中的 OPL 或 AMPL）来定义模型，并将变量声明为整数类型。

如果您正在使用 CPLEX 的命令行接口来求解模型，您可以使用相应的语法来指定变量的类型。具体而言，在使用 LP 文件格式时，可以通过添加 "I" 来指示变量为整数，例如：

x1 I
x2 I

这样就将变量 x1 和 x2 定义为整数变量。请注意，这样的设定仅适用于 LP 文件格式，如果您使用其他格式或者 API 进行建模，可能有不同的语法和方式来指定变量类型。

总之，命令行调用 CPLEX 求解模型时，默认情况下变量是连续的，如果需要将变量限制为整数，需在模型中明确指定。

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。

python调用cplex求解优化问题，添加变量的方法

在Python中使用CPLEX（C++PLEX Library）解决优化问题，首先需要安装`cpoptimizer`模块。以下是添加变量的基本步骤：

1. **导入所需库**：

   from docplex.mp.model import Model
   from docplex.mp.environment import Environment

2. **设置环境**（如果你有许可证文件）：

   env = Environment()
   if 'ONEDReg' in os.environ:
       # 使用许可证文件
       env.set_license('YOUR_LICENSE_FILE_PATH')

3. **创建模型**：

   mdl = Model(name='My Optimization Problem')

4. **添加线性变量**（例如，整数变量）：

   x = mdl.integer_var(name='x', lower=0, upper=10)  # 添加一个下界为0，上界为10的整数变量
   y = mdl.continuous_var(name='y')  # 添加一个连续变量

5. **添加约束**：

   mdl.add_constraint(x + y <= 10)  # 添加约束条件

6. **定义目标函数**：

   mdl.minimize(x*y)  # 或者使用maximize()，如果是最大化问题

7. **求解模型**：

   solution = mdl.solve()

8. **访问解决方案**：

   print(f"x={solution.get_value(x)}")  # 打印变量值

记得根据实际需求调整变量类型、名字、范围等属性。如果你遇到的是非线性问题，可能还需要使用额外的函数来添加二次项、表示不等式约束等。