cplex

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수동으로 CPLEX를 멈추었을 때 어떻게 CPLEX의 결과에 도달 할 수 있습니까?

CPLEX에서 실행중인 모델을 중지 할 때 실현 가능한 해결책이있을지라도 의사 결정 변수의 값을 취할 수 없었습니다. CPLEX에서 모델 실행이 중단되었을 때 의사 결정 변수의 값을 유지할 수있는 방법이 있습니까?

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cplex mip solver를 호출하지 않고 cplex presolver

mple solver를 호출하지 않고 cplex presolver를 실행하여 문제점을 집계 할 수 있습니까? 그렇다면 호출 가능한 라이브러리를 사용하여 예제를 제공 할 수 있습니까?

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혼합 정수형 선형 프로그래밍을위한 pyomo 및 cplex 병렬 컴퓨팅

혼합 정수 선형 프로그래밍 모델에 pyomo를 사용하고 있습니다. 나는 pyomo에서 모델을 풀기 위해 cplex를 호출한다. 내가 풀고있는 문제는 커다. 병렬 처리가 필요하다. pyomo 또는 cplex에서 병렬을 설정해야합니까? pyomo에서이 구문을 발견했지만 작동하지 않는 것 같습니다. solver_manager = SolverManagerFacto

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현재 최상의 솔루션을 반환 CPLEX Python API

계산 시간이 오래 걸리는 MIP 문제로 인해 계산 시간이 예를 들어 1 시간보다 오래 걸리고 상대 간격이 5 일 때 cplex가 현재 최상의 솔루션을 반환하도록 지시하려면 어떻게해야합니까? 예를 들어 %? 개별적으로 저는 두 가지 기능을 모두 사용할 수 있다고 생각합니다 : model.parameters.timelimit.set() 및 model.param

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Windows에서 PYTHON을 CPLEX와 함께 사용하는 방법

이미 Cplex를 설치했지만 Jupyter Notebook에서 cplex를 가져올 수 있지만. 나는 "cplex.infinity"를 사용, 오류가 발생하고 난 당신이 나를 도울 수있는 희망, 이유를 모르겠다 "모듈 'CPLEX는'더 속성 '무한대'이 없다"말했다.

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이 CPLEX 예외를 해결하는 방법은 무엇입니까?

CPLEX를 사용하여 (단순한) 최적화 문제를 해결하는 프로그램을 만들었습니다. 코드와 모델링을 여러 번 검토 한 결과 문제가 보이지 않습니다. 나는이 과정을 시작할 때, 다음과 같은 오류 메시지가 나타납니다 콘서트 예외 'ilog.cplex.CpxException는 : CPLEX 오류 5002 :에있는 Q' 'Q1'은 '긍정적 인 반 명확한 아니다 내 물

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MATLAB 용 CPLEX API의 조각 별 선형 제약

CPLEX 및 최적화를 사용하는 (거의) 초보자입니다. CPLEX (12.7.1)의 새로 추가 된 기능을 사용하여 MATLAB에서 최적화 문제를 설정하려고합니다. 조각 별 선형 (PWL) 제약 조건을 정의 할 수 있습니다. 그러나 Matlab에서 어떻게하는지 명확하지 않습니다. 이것에 관한 문서는 아주 드물다. IBM은 piecewise linear con

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Google 최적화 도구를 사용하여 특별 솔버 정의

뭔가 배우고 싶습니다. 누구든지 다음 표현의 의미를 말해 줄 수 있습니까? from ortools.linear_solver import pywraplp def main(): solver=pywraplp.Solver('TravellingSalesmanProblemMIP', pywraplp.Solver.CBC_MIXED_INTEGER_PROGRAMMIN

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/usr/bin/ld : -lcplex를 찾을 수 없습니다.

이 git repo에서 MaxHS SAT 솔버를 설정하려고합니다. - https://github.com/fbacchus/MaxHS입니다. '/ usr/bin/ld : -lcplex를 찾을 수 없습니다.'라는 오류 메시지가 나타납니다. 누구나 lcplex 라이브러리 란 무엇이며 어떻게 해결할 수 있습니까? 내 콘솔은 다음과 같습니다 .. install -d

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cplex.linear_constraints.add는 대형 모델의 경우 너무 느림

나는 cplex를 사용하여 최적의 운송 문제를 해결하려고 노력했습니다. 문제 모델은 일반적으로 매우 큽니다 (아래의 내 설명에서 총 변수 수는 1048576 (= 1024^2)이고 제약 조건 수는 2048). 내 문제는 제약 조건을 추가하는 과정이 너무 느려서 실용적이지 않다는 것이다. 나는이 문제를 봤어, 몇 가지 팁이 있지만 여전히 실현 가능한 솔루션을