如何使用CPLEX解决整数规划中的指派问题，并提供一个编程实践的示例？

在整数规划领域，指派问题是一个常见的优化问题，它涉及将资源分配给任务以最小化总成本或总时间。为了有效地解决这类问题，可以使用CPLEX优化平台。CPLEX提供了一整套强大的算法库，适合处理包括指派问题在内的各种整数规划问题。下面提供一个使用CPLEX解决指派问题的编程实践示例：

参考资源链接：[CPLEX算法实践：整数规划与优化问题示例](https://wenku.csdn.net/doc/35nmr4rgw5?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，我们需要定义问题的数据，包括任务的执行成本矩阵、任务数量和人员数量。然后，我们通过CPLEX的API设置目标函数，即最小化总成本，以及约束条件，确保每个任务只能分配给一个人，每个人只能分配到一个任务。

示例代码如下：

from cplex import Cplex

# 假设有4个任务和4个人，成本矩阵如下：
costs = [
    [90, 76, 75, 70],
    [35, 85, 55, 65],
    [125, 95, 90, 105],
    [45, 110, 95, 115]
]

# 创建CPLEX实例
cplex = Cplex()

# 设置优化问题类型为最小化
cplex.objective.set_sense(cplex.objective.sense.minimize)

# 设置目标函数系数
for j in range(len(costs[0])):
    cplex.variables.add(obj=[costs[i][j] for i in range(len(costs))])

# 添加约束条件，确保每个人只能分配到一个任务
for i in range(len(costs)):
    cplex.linear_constraints.add(
        lin_expr=[[[i, j] for j in range(len(costs[0]))], [1.0]*len(costs[0])],
        senses=['E']*len(costs[0]),
        rhs=[1.0]
    )

# 添加约束条件，确保每个任务只能分配给一个人
for j in range(len(costs[0])):
    cplex.linear_constraints.add(
        lin_expr=[[i, j] for i in range(len(costs))],
        senses=['E']*len(costs),
        rhs=[1.0]
    )

# 求解问题
cplex.solve()

# 输出解决方案
print(

参考资源链接：[CPLEX算法实践：整数规划与优化问题示例](https://wenku.csdn.net/doc/35nmr4rgw5?spm=1055.2569.3001.10343)