运筹
做为一个运筹人,多少知道些仿真/优化软件,当然,高阶的运筹实践一定是以代码为基础的,无论用什么代码,最终也是在代码中首先建立所要优化问题的抽象模型,一般都是一个优化问题：
$$ minimize\ \ \ \ \ \ f_0(x) $$ $$ subject\ to\ \ f_i(x)\leq b_i\ \ \ i=1,...,m. $$
如果你会python的话,就可以无障碍阅读接下来的内容,如果你不会python的话,花半天时间学一下再来！
准备工作
当然,使用docplex 的首先就要下载docplex,可以直接pip下载.
$ pip install docplex 同时需要去下载一个cplex community edition ILOG CPLEX ,
可以点击try free edition,新建个账号后下载一个cplex community edition.
在安装完成后,在写一个python项目求解运筹问题之前呢,还要多做一点微小的工作.
对于cplex 的cp(Constraint Programming Modeling)模块,可以在py文件中添加
from docplex.cp.config import context
context.solver.agent = 'local'
context.solver.local.execfile = '/media/senmu/source/program_exp/ibm/ILOG/CPLEX_Studio_Community128/cpoptimizer/bin/x86-64_linux/cpoptimizer'
将context.solver.local.execfile 修改成你本地的目录地址.
对于cplex 的mp(Mathematical Programming Modeling)模块,可以参考docplex mp 设置
设置好PYTHONPATH,比如linux在~/.bashrc中添加
export PYTHONPATH="/media/senmu/source/program_exp/ibm/ILOG/CPLEX_Studio_Community128/cplex/python/3.6/x86-64_linux"开始一个例子之cp
首先是一个经典的八皇后问题 Eight_queens_puzzle
解决八皇后问题通常要用到递归,使用大量的计算资源,将其转为约束问题只需要添加all_diff约束
all_diff reference.
import docplex.cp
from docplex.cp.model import CpoModel
from sys import stdout
from docplex.cp.config import context
context.solver.agent = 'local'
context.solver.local.execfile = '/media/senmu/source/program_exp/ibm/ILOG/CPLEX_Studio_Community128/cpoptimizer/bin/x86-64_linux/cpoptimizer'
NB_QUEEN = 8
mdl = CpoModel(name='NQueen')
x = mdl.integer_var_list(NB_QUEEN, 0, NB_QUEEN - 1, 'X')
mdl.add(mdl.all_diff(x))
mdl.add(mdl.all_diff(x[i] + i for i in range(NB_QUEEN)))
mdl.add(mdl.all_diff(x[i] - i for i in range(NB_QUEEN)))
print('Solving model....')
msol = mdl.solve(TimeLimit=10)
if msol:
stdout.write("Solution:")
sol = [msol[v] for v in x]
for v in range(NB_QUEEN):
stdout.write(" " + str(sol[v]))
stdout.write("\n")
stdout.write("Solve time: " + str(msol.get_solve_time()) + "\n")
else:
stdout.write("No solution found\n")
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