GAMS/Cplex 是一个集成的求解器工具,它结合了 GAMS 的高级建模语言和 CPLEX 优化器的强大功能,专为解决大型复杂问题设计。Cplex 是一个多用途的优化器,支持线性规划 (LP)、二次约束规划 (QCP)、混合整数规划 (MIP) 和相关的非线性规划问题。GAMS/Cplex 提供了一个用户友好的接口,使得在 GAMS 中调用 Cplex 变得简单,只需要通过 `Option` 命令指定 LP 或者 QCP、MIP 等类型。
在使用 GAMS/Cplex 时,首先要确保已安装并激活了相应的许可证,因为 MIP 和 QCP 功能可能需要单独许可。通过在 `Solve` 语句前设置 `OptionLP=Cplex` 或相应类型的选项,用户可以指定使用 Cplex 解决问题。如果你的系统已经将 Cplex 设为默认求解器,则此步骤可省略。
Cplex 概览部分详述了不同的优化技术,如对偶单纯形算法,这是解决大多数线性规划问题的首选方法。对于特殊问题,原始算法和其他策略也可以考虑。然而,对于混合整数规划 (MIP),Cplex 提供了更为复杂的算法和选项,包括:
- 可行松弛性:一种近似技术,有助于处理含有整数变量的问题。
- 解池:用于保存和管理多个解决方案,这对于多目标优化或启发式搜索特别有用。
- GAMS 选项:Cplex 提供了一系列选项来控制求解过程的各个方面,如预处理、单纯形法参数、混合整数规划的特定限制和容限、输出格式以及与 GAMS 环境的交互。
文章还特别提到了一些注意事项,例如:
- 物理内存限制:Cplex 需要足够的内存来运行,若遇到内存不足,可能需要调整模型或优化内存使用。
- 特殊有序集和半连续半整数变量的使用:这些特性有助于处理特定问题结构。
- 避免内存耗尽:在解决 MIP 时,应确保正确设置选项以防止内存溢出。
- 整数最优性证明:Cplex 可能无法证明全局最优解,特别是在非凸问题中。
- 从 MIP 解开始:Cplex 支持从现有的整数解出发进行迭代优化。
- 可行松弛性的应用:这是一种有效的手段,可以利用于混合整数问题的求解。
GAMS/Cplex 日志文件提供了关于求解过程的详细信息,帮助用户诊断问题和调整选项。最后,文章深入讨论了 Cplex 选项的详细说明,涵盖了预处理、算法选择、限制条件、输出设置等多个方面,以确保用户能够充分利用 Cplex 的功能,优化求解过程并解决复杂的优化问题。