matlab调用cplex代码案例

以下是一个简单的 Matlab 调用 CPLEX 代码的案例：

假设我们要解决下面的线性规划问题：

maximize 3x1 + 4x2
subject to
x1 + x2 <= 5
2x1 + 3x2 <= 12
x1, x2 >= 0

首先，我们需要安装 CPLEX 并在 Matlab 中配置 CPLEX 的路径。然后，我们可以使用 Matlab 的 API 调用 CPLEX 的求解器来解决这个问题。下面是一个 Matlab 脚本的示例：

% 导入 CPLEX 的 Matlab API
import ilog.concert.*;
import ilog.cplex.*;

% 创建变量和目标函数
x = cplexvar(2, 'LB', 0);
f = [3 4] * x;

% 创建约束条件
A = [1 1; 2 3];
b = [5; 12];
cplex_addrows(A, b, [], [], [], [], [], [], []);

% 创建模型和求解器对象
cplex = Cplex('myLP');
cplex.addCols(f);
cplex.Model.sense = 'maximize';

% 求解
cplex.solve();

% 输出结果
fprintf('\nSolution status = %s\n', cplex.Solution.statusstring);
fprintf('Objective value = %g\n', cplex.Solution.objval);
fprintf('x1 = %g\n', cplex.Solution.x(1));
fprintf('x2 = %g\n', cplex.Solution.x(2));

在上面的代码中，我们首先导入了 CPLEX 的 Matlab API。然后，我们创建了两个变量 x1 和 x2，并定义它们的下限为 0。接着，我们创建了目标函数 f，并将其添加到求解器中。我们还创建了两个约束条件，并将它们添加到求解器中。最后，我们创建了一个 CPLEX 模型对象和一个 CPLEX 求解器对象，并使用它们来求解线性规划问题。最后，我们输出了求解结果。