Ilog Cplex学习历程---可不可…

      在你学习工作中，可能往往会遇到很多优化问题，希望以较少的成本（目标）完成给定的任务（约束），或者是在充分利用现有资源（约束）从而获得最大的收益（目标）。解决这样的问题大体分两步：建模和求解，当然这不是绝对的，本文主要关注这两个部分。

      ①数学建模

      当你面对一个复杂的业务问题的时候，首先明确想要达到什么样的目标，有哪些约束条件的限制，当然，在建模的过程中你可以查找一些相关的文献，看看怎么建模更合理，能更为贴切的反应这个现实的问题。重点是你通过这些工作之后你已经建立了一个数学模型了，有目标，有约束。接下来，我们要做的就是求解这个模型，得到解决方案。

       ②求解软件---IBM ILOG CPLEX OpitimizationStudio

      cplex是IBM公司一款高性能的数学规划问题求解器，可以快速、稳定地求解线性规划、混合整数规划、二次规划等一系列规划问题。由于最近一直在应用cplex，所以记录一下学习过程中的收获。编程时主要用到了建模语言OPL(OptimizationProgramming Language)和非建模语言ILOGScript。这大概也是一个升级打怪的过程吧。

     初级：刚刚接触cplex的时候，可能要求不多，简单地一个目标，几个约束，少量的数据输入，获得解决方案就OK了。这里可能需要考虑进行模型与数据分离，增加代码的通用性。下图中即为参数和模型没有分离，不方便更改参数。

 

     

      这个实现了之后呢，可能会遇到从Excel或数据库中读取数据，目前我只用到了从Excel进行数据的读取；接下来我想让不断改变模型中的参数，然后模型需要循环执行，正是基于这一需求，我又接触到了ILOG脚本语言，利用它，可以进行数据的预处理，改变模型参数重新运行模型以及数据输出处理。

 

    针对文章中有问题的部分欢迎讨论，共同进步。

参考资料：东北大学，雒兴刚老师，《优化软件与应用》课件；