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，可以使用以下代码来获取Cplex求解器的对偶变量值：

% 假设已经创建了一个Cplex求解器对象cplex

% 解决问题
cplex.solve();

% 获取对偶变量
duals = cplex.Solution.dual; % duals是一个向量，其中每个元素对应一个约束条件的对偶变量值

注意，如果Cplex求解器对象cplex没有解决方案，则无法获取对偶变量。在这种情况下，可以使用以下代码检查是否存在解决方案：

if ~cplex.Solution.status.isFeasible()
    error('No solution available.');
end

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。