GAMS/CPLEX 解决器教程：线性规划与混合整数规划详解

"cplex教程中文翻译" CPLEX是一款强大的优化求解器，尤其适用于线性规划、二次约束规划以及混合整数规划问题。本教程的中文翻译为学习者提供了便捷的途径，深入理解如何利用CPLEX解决各种复杂的优化问题。 在介绍中，我们了解到GAMS/Cplex是GAMS系统与CPLEX求解器的结合，允许用户利用GAMS的高级建模能力，同时享受CPLEX高效优化算法的优点。CPLEX设计的目标是处理大规模、高复杂度的问题，并能在最少的人工干预下找到最优解。 在运行模型时，用户需要在GAMS程序中通过`OptionLP=Cplex;`这样的语句来指定使用CPLEX作为求解器。对于MIP（混合整数规划）和QCP（二次约束规划）问题，可能需要额外的许可证。如果CPLEX已在GAMS安装时设为默认求解器，这些语句可省略。 在CPLEX概览部分，教程详细阐述了不同类型的规划问题及其解法： - 线性规划（LP）：CPLEX提供多种算法解决LP问题，其中对偶单纯形算法通常是首选，因为它对大多数问题表现优秀。但某些特殊情况可能需要使用其他算法，如原始单纯形法或内点法。 - 二次约束规划（QCP）：处理含有二次函数约束的优化问题，适用于那些目标函数或约束中含有平方项的情况。 - 混合整数规划（MIP）：当问题包含整数变量和连续变量时，使用MIP算法。CPLEX提供了高效的分支和剪枝策略来寻找全局最优解。 - 可行松弛性：在求解过程中，CPLEX会进行可行松弛，即放松对整数变量的约束，以获得一个初始的连续解，这有助于加速后续的整数搜索。 - 解池（Solution Pool）：解池功能允许CPLEX存储和管理多个解决方案，这对于寻求多种可能解或者探索解的多样性非常有用。 在GAMS选项和CPLEX选项总结部分，教程详细列出了各种参数设置，包括预处理、单纯形法、容差、筛选、混合整数规划特有选项等。这些参数调整能帮助用户根据具体问题定制求解过程，提高性能或获取特定类型的信息。 例如，预处理和一般选项可以影响模型的简化和数据处理；单纯形法选项涉及迭代过程的选择；容差选项控制算法的精度；而混合整数规划选项则直接影响到整数变量的处理方式。此外，还有输出选项和GAMS/Cplex选项文件的设置，方便用户控制日志信息和自定义配置文件。 特殊备注部分提供了关于物理内存限制、特殊有序集、半连续半整数变量的使用、内存管理以及如何处理无法证明整数最优解等问题的建议。日志文件分析可以帮助用户了解求解过程并调试模型。 这个中文翻译的CPLEX教程详尽地介绍了如何在GAMS环境中利用CPLEX解决各类优化问题，涵盖了从基础概念到高级特性的全面知识，是学习和应用CPLEX的宝贵资源。