cplex

    3熱度

    2回答

    我一直在嘗試使用CPLEX Java實現ILP,並且長期以來一直陷於一個問題。下面是ILP的幾個變量: IloIntVar above = new IloIntVar[numRect][]; IloIntVar below = new IloIntVar[numRect][]; IloIntVar left = new IloIntVar[numRect][]; IloIntVar righ

    0熱度

    1回答

    我在RHEL6.3機器(x86 64位)上安裝CPLEX 12.5,它似乎運行良好。然而,當我嘗試使用Python API,我得到以下錯誤: >>> import cplex Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> File "cplex/__init__.py", line

    1熱度

    1回答

    我的模型文件中存在以下問題:我想CPLEX解算器首先在括號內執行操作,然後相乘。正如通常的數學.... 但是當我運行這個約束我的模型文件: subject to c4a {e in E, k in K, o in O}: f[k,o] = 0 ==> delta[e,k,o] - p[k,e] * (sum{l in K}(b[l,e]*(1-f[l,o]))) = 0 else

    1熱度

    1回答

    我在Java中使用Cplex並希望最小化來自兩個矩陣(具有相同索引的元素的乘積)的元素乘積的總和。 X [N] [N]包含decisionvariables [0,1] 成本[N] [N]中包含的方式的成本從i到j 我希望儘量減少的總和成本x [i] [j] * j [i] [j]所有i..n; j..n。 我創建的變量是這樣的: [...] static double lb = 0.0; s

    2熱度

    2回答

    我正在使用帶Java的單線程CPLEX(在Linux下)建模並解決線性程序(LP)。我的目標是在並行線程中解決多個小型LP,理想情況是每個核心獨立解決一個LP。 問題是解決兩個或更多LP並行比解決單個LP慢很多。在一個非常簡單的測試中,我同時啓動了多個相同的進程來解決同一個LP。在開始一個進程並啓動多者之間的運行時間的差是巨大的: 1過程:180秒 2進程:225小號 3的過程:280小號 同樣,

    0熱度

    1回答

    背景:的C++ IBM ILOG CPLEX的接口分配和相當非常規解除分配存儲器: 一個ILO環境IloEnv environment;的聲明,接着此環境內的結構的模型和求解器,然後是所有這些超出範圍的對象(包括環境)會導致內存泄漏。請注意,我沒有使用new運算符。避免這種情況的一種方法是在對象超出範圍之前調用environment.end();。 設置:現在,我有一個類,其目的是解決特定的ILP

    1熱度

    2回答

    我使用CPLEX的Java API來解決以下問題: 我需要寫會返回一個最小的一組整型變量的條件(讓我們說x [i],i = 1,2,...,n),但只考慮正數。換句話說: 換句話說: min {x [i] x [i]> 0} 我知道CPLEX具有最小函數,但問題是如何將它傳遞給上述條件。

    0熱度

    2回答

    如果當前模型未包括其所有組件在內的最優化模型,我只想重新優化模型。 它試圖用下面的代碼: if (masterProblem.getStatus() == IloCplex.Status.Optimal) { // do something } else { // re-optimize } 這似乎是錯誤的,因爲 masterProblem.getStatus() ==

    1熱度

    1回答

    中初始化一套基於cplex中實施的多容量批量大小問題,我目前正致力於在買方和供應商之間建立協商。 在小場景中,買方正在生產項目1-4,而供應商負責提供項目5-7。 我想要做的是創造三組:現在 {int} buyeroperations {int} supplieroperations {int} operations = buyerops union supplierops 我的問題,

    1熱度

    1回答

    我不需要最佳解決方案。當目標好於某個閾值時,解決方案過程在IncumbantCallback中中止。現在,我想使用CPLEX拋光算法來改進該解決方案。如何從回調中手動觸發解決方案拋光例如一段時間以改善最佳解決方案?