如何利用MOSEK Fusion API for Python实现一个混合整数线性规划问题的参数化优化？请提供具体的代码示例。

MOSEK Fusion API for Python是一个强大的工具，它允许开发者以一种自然和直观的方式表达数学优化模型。为了实现混合整数线性规划（MILP）的参数化优化，你需要理解如何定义变量、构建目标函数和约束，并且能够修改参数来适应问题的变化。

参考资源链接：[MOSEK Fusion API for Python: 数学优化软件包指南](https://wenku.csdn.net/doc/zvwu3mdafs?spm=1055.2569.3001.10343)

在开始编写代码之前，强烈建议参阅《MOSEK Fusion API for Python: 数学优化软件包指南》。这份手册详细介绍了如何使用Fusion API构建和解决优化问题，特别适合希望深入理解MOSEK Fusion API内部工作原理的开发者。

以下是一个简单的代码示例，它展示了如何定义一个包含参数的混合整数线性规划问题：

from mosek.fusion import *

# 创建一个模型实例
with Model('MILP') as M:

    # 定义决策变量
    x = M.variable('x', Domain.integral(Domain.inRange(0, 10)))
    y = M.variable('y', Domain.unbounded())

    # 定义参数
    param = M.parameter('param', 0)

    # 定义目标函数
    M.objective('obj', ObjectiveSense.Maximize, Expression.add(param, Expression.mul(2, x), y))

    # 定义约束条件
    M.constraint('c0', Expression.add(x, y), Domain.lessThan(param))
    M.constraint('c1', Expression.sub(x, y), Domain.greaterThan(1.0))
    M.constraint('c2', y, Domain.greaterThan(0.0))

    # 设置参数值
    param.setValue(5)

    # 调用求解器
    M.solve()

    # 输出解决方案
    print(

参考资源链接：[MOSEK Fusion API for Python: 数学优化软件包指南](https://wenku.csdn.net/doc/zvwu3mdafs?spm=1055.2569.3001.10343)