cplex怎么求迭代图

Cplex可以通过设置参数来生成迭代图。以下是使用Cplex生成迭代图的步骤：

1. 打开Cplex并加载问题。
2. 在Cplex窗口中，选择“优化器”选项卡，然后选择“参数设置”选项。
3. 在参数设置窗口中，选择“高级参数”选项卡，并找到“迭代器”参数。
4. 选择“生成迭代图”选项，并设置生成迭代图的频率。
5. 点击“确定”按钮保存更改并开始求解问题。
6. 在求解过程中，Cplex会自动生成迭代图，并将其显示在Cplex窗口中。

注意：生成迭代图可能会增加求解时间和内存使用量。如果您的问题很大或求解时间很长，建议将生成迭代图的频率设置为较低的值或禁用它。

相关问题

我使用cplex迭代了20次求解U_SESO，我应该怎么记录下每次迭代的结果

如果你使用CPLEX (IBM 的线性规划求解器) 进行了多次迭代，并想要记录每次迭代的目标函数 `U_SESO` 的变化，你可以按照以下步骤操作：

1. **初始化数组**：首先，创建一个二维数组或列表，用于存储每次迭代的步数（可以作为第一维）和对应的 `U_SESO` 值（第二维度）。

iterations_results = []

2. **循环迭代**：在每次迭代后，更新这个数组。例如，在每次求解后，获取 `U_SESO` 的当前值并添加到数组中：

iteration_count = 0
for _ in range(20):  # 模拟20次迭代
    cplex.solve()  # 解决一次问题
    iteration_result = {'step': iteration_count, 'U_SESO_value': cplex.solution.get_objective_value()}
    iterations_results.append(iteration_result)
    iteration_count += 1

3. **保存结果**：每次迭代结束后，可以用你喜欢的方式（如CSV文件、JSON、数据库等）将 `iterations_results` 保存下来。例如，如果选择CSV：

import csv
with open('cplex_iterations.csv', mode='w', newline='') as file:
    writer = csv.DictWriter(file, fieldnames=['Step', 'U_SESO'])
    writer.writeheader()
    for result in iterations_results:
        writer.writerow(result)

现在，你就有了每次迭代的关键信息，包括迭代次数以及 `U_SESO` 的值。

怎么用cplex求多个最优解啊

在IBM ILOG CPLEX Optimization Studio中，如果你想找到线性规划或多目标优化问题的多个最优解，可以采用一些特定的求解策略。以下是一个简单的步骤：

1. **设置多目标优化**：如果你的问题有多个目标函数（如线性目标函数的组合），你可以将它们作为“目标”或“指标”添加到模型中，并选择一个多目标优化技术，如最小最大化（MinMax）、帕累托前沿（Pareto Front）等。

2. **配置搜索算法**：CPLEX提供了几种搜索算法，其中`Branch and Bound` 和 `Cutting Plane` 策略可用于探索多个解决方案。例如，你可以使用`Best Bound First` 或者 `Branching Priority` 来引导搜索方向，寻找不同的最优解。

3. **使用分支定界法**：在求解过程中，通过分支操作可以生成一系列解，每个子问题对应一个不同的解决方案。通过设定合适的分支策略（比如基于变量、基于割平面等），你可以得到一系列满足约束的不同最优解。

4. **存储解集**：在CPLEX的API中，可以使用`Solution Pool` 或 `IloNumArray` 结构来存储这些最优解。这允许你在解决过程中动态地收集结果，而不仅仅是最后的一个。

5. **迭代求解**：如果需要更多解，可以设置循环或迭代，每次从当前最优解出发，改变初始点或者调整搜索策略，直到达到预设的解的数量或达到某个终止条件。

// 示例代码片段（使用C++ API）
IloModel model; // 创建模型实例
// ... 添加变量和约束 ...
model.setMIPSearch(IloMip::BestBound); // 设置搜索策略
IloPresolve presolver;
model.add(presolver);
// 开始求解并存储解
IloEnv env;
std::vector<IloNumVarArray> solutions;
for (int i = 0; i < numSolutions; ++i) {
    IloCplex cplex(model);
    cplex.solve();
    if (cplex.status() == IloStatus::Optimal) {
        solutions.push_back(cplex.getSolution());
        // 改变起始点或搜索策略，然后再次求解
        // ...
    }
}