matlab调用cplex代码案例

以下是一个简单的 MATLAB 代码示例，演示如何调用 CPLEX 的优化求解器来解决线性规划问题：

% 导入 CPLEX 的 MATLAB 接口
import ilog.concert.*;
import ilog.cplex.*;

% 创建一个 CPLEX 模型对象
model = Cplex('LP Solver');

% 添加两个决策变量 x 和 y
x = model.numVar(0, inf, 'x');
y = model.numVar(0, inf, 'y');

% 添加两个约束条件
model.addLe(x + y, 10);
model.addLe(2*x + y, 20);

% 添加目标函数
obj = model.addMaximize();
obj.setExpr(x + 2*y);

% 求解优化问题
model.solve();

% 输出结果
fprintf('Solution status = %d\n', model.getStatus());
fprintf('Objective value = %f\n', model.getObjValue());
fprintf('x = %f\n', model.getValue(x));
fprintf('y = %f\n', model.getValue(y));

在这个例子中，我们首先导入了 CPLEX 的 MATLAB 接口，然后创建了一个 CPLEX 模型对象。接着，我们添加了两个决策变量 x 和 y，两个约束条件以及一个目标函数。最后，我们调用模型的 solve() 方法来求解优化问题，并输出结果。

需要注意的是，为了运行这个例子，需要先安装 CPLEX 并配置 MATLAB 的环境变量。此外，还需要从 CPLEX 的官方网站下载 CPLEX 的 MATLAB 接口库，并将其添加到 MATLAB 的搜索路径中。