使用cplex inreactive 求解minZ=-3x1+2x2 x1+2x2<=11 -x1+4x2<=10 2x1-x2<=7 x1-3x2<=1 x1,x2>=0
时间: 2024-09-18 18:00:34 浏览: 33
使用CPLEX Inactive模式来求解上述线性规划问题是这样的:
首先,你需要安装Cplex Python API并与Inactivate功能结合。假设你已经安装了`docplex`库,这是一个封装了Cplex的Python工具包。下面是一个简单的例子,展示了如何设置和求解这个线性规划问题:
```python
from docplex.mp.model import Model
# 创建Model实例
model = Model(name='MinimizationProblem')
# 定义变量
x1 = model.continuous_var(name='x1', lb=0) # x1 >= 0
x2 = model.continuous_var(name='x2', lb=0) # x2 >= 0
# 添加目标函数 (minimize -3x1 + 2x2)
model.minimize(-3 * x1 + 2 * x2)
# 添加线性约束
model.add_constraint(x1 + 2 * x2 <= 11, "Constraint1")
model.add_constraint(-x1 + 4 * x2 <= 10, "Constraint2")
model.add_constraint(2 * x1 - x2 <= 7, "Constraint3")
model.add_constraint(x1 - 3 * x2 <= 1, "Constraint4")
# 使用Cplex Inactive模式求解
solution = model.solve(solver_name='ILO CP Optimizer', mip=True) # 'ILO CP Optimizer'是Cplex的一个默认求解器
# 输出结果
if solution is not None:
print("最优解:x1 =", x1.solution_value, ", x2 =", x2.solution_value)
print("最小值:", solution.objective_value)
else:
print("未找到可行解")
```
记得在运行此代码之前,需要先确保你已经安装了`docplex`并且有足够的权限访问Cplex。
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