cplex获得对偶变量

Cplex可以使用以下方法获取对偶变量：

1. 在Cplex Python API中使用`cplex.solution.get_dual_values()`方法获取对偶变量。该方法返回一个列表，其中包含每个约束的对偶变量值。

duals = cplex.solution.get_dual_values()

2. 在Cplex Java API中使用`IloCplex.getDuals()`方法获取对偶变量。该方法返回一个数组，其中包含每个约束的对偶变量值。

double[] duals = cplex.getDuals(constraints);

其中`constraints`是一个IloRange对象数组，表示模型中的所有约束。

3. 在Cplex C++ API中使用`CPXgetpi()`方法获取对偶变量。该方法返回一个数组，其中包含每个约束的对偶变量值。

int status = CPXgetpi(env, lp, duals, 0, num_constraints-1);

其中`env`是CPLEX环境，`lp`是线性规划模型，`duals`是一个双精度浮点数数组，`num_constraints`是模型中约束的数量。

相关问题

cplex对偶变量matlab

在 MATLAB 中使用 CPLEX 对偶变量，可以按照以下步骤：

1. 安装 CPLEX for MATLAB。可以从 IBM 官网下载并安装。

2. 在 MATLAB 中导入 CPLEX。可以使用以下命令：

   addpath('C:\Program Files\IBM\ILOG\CPLEX_Studio_Community201\cplex\matlab\x64_win64');
   import cplexmodel.*;

3. 定义 CPLEX 模型。可以使用以下命令：

   model = Cplex('myModel');

4. 添加变量和约束。例如，假设我们要最小化以下目标函数：

   minimize 3x1 + 4x2

约束条件为：

   2x1 + x2 >= 10
   x1 + 3x2 >= 12
   x1, x2 >= 0

可以使用以下命令添加变量和约束：

   model.addCols([3; 4], [], [0; 0], [inf; inf]);
   model.addRows([10; 12], [1 3; 2 1], [inf; inf]);

5. 求解模型。可以使用以下命令：

   model.solve();

6. 获取对偶变量。可以使用以下命令：

   duals = model.getDuals();

这将返回一个向量，包含每个约束的对偶变量。例如，如果我们要获取第一个约束的对偶变量，可以使用以下命令：

   duals(1)

yalmip中使用cplex求解器求解对偶变量

在YALMIP中，可以使用以下代码将Cplex设置为求解器，并使用`dualize`函数将原问题转化为对偶问题：

% 设置Cplex求解器
solver = 'cplex';
ops = sdpsettings('solver', solver);

% 原问题
x = sdpvar(n,1);
obj = c'*x;
constraints = [A*x <= b, x >= 0];
optimize(constraints, obj, ops);

% 转化为对偶问题
dual_constraints = dualize(constraints);
dual_obj = -b'*dual_constraints{1};
dual_vars = dual_constraints{2};
optimize(dual_constraints, dual_obj, ops);

% 输出对偶变量
dual_vars{1}

其中，`dual_vars{1}`即为求解得到的对偶变量。