使用Cplex在Python中构建线性规划问题

Question

我正在尝试解决一个具有大量变量和约束条件的线性规划问题。我需要动态生成约束矩阵并在Python中构建lp。我能找到的唯一关于Cplex的Python教程是IBM官方提供的，但不是很详细。所以我的问题是： 首先是一个一般性问题，是否有更好的教程或者文档？ 其次，更具体地说，在官方教程中，有一个示例展示了填充lp的不同方法，问题陈述如下：

Maximize
x1  + 2x2 + 3x3
subject to
–x1 +  x2 + x3 <= 20
x1 – 3x2 + x3 <= 30
with these bounds
0 <= x1 <= 40
0 <= x2 <= infinity
0 <= x3 <= infinity

并按行填充的样子如下：

def populatebyrow(prob):
    prob.objective.set_sense(prob.objective.sense.maximize)

# since lower bounds are all 0.0 (the default), lb is omitted here
prob.variables.add(obj = my_obj, ub = my_ub, names = my_colnames)

# can query variables like the following:

# lbs is a list of all the lower bounds
lbs = prob.variables.get_lower_bounds()

# ub1 is just the first lower bound
ub1 = prob.variables.get_upper_bounds(0) 

# names is ["x1", "x3"]
names = prob.variables.get_names([0, 2])

rows = [[[0,"x2","x3"],[-1.0, 1.0,1.0]],
        [["x1",1,2],[ 1.0,-3.0,1.0]]]


prob.linear_constraints.add(lin_expr = rows, senses = my_sense,
                            rhs = my_rhs, names = my_rownames)

# because there are two arguments, they are taken to specify a range
# thus, cols is the entire constraint matrix as a list of column vectors
cols = prob.variables.get_cols("x1", "x3")

那么，变量rows取什么值呢？我可以得到系数的第二部分，但是第一部分[0，“x2”，“x3”]代表什么意思呢？另一种按列填充方法也有类似的情况。

谢谢提前！

- user3800276

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当我看到这种示例时，我的答案是“只需在Python MIP工作中使用Gurobi”。加油CPLEX，难道实现覆盖以便您可以用Python代码编写可读的数学方程式真的那么困难吗？ - Pete Cacioppi

Answer 1

所以我已经理解了上面的代码，只是为了帮助其他人而发布它： 变量'row'的第一部分[0，“x2”，“x3”]只是指定要分配值的变量名称，[-1.0, 1.0,1.0]在第二部分中列出。有两种指定变量名称的方法，一种是通过其索引，本例中为0，另一种是直接通过名称，“x2”在这里，这些名称是先前使用variables.add()添加到模型中的。

- user3800276

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我只是盯着这个看了一个小时。非常感谢！顺便说一下，如果你犯错了，cplex似乎只会产生一个非常不可靠的“MemoryError”。 - srs