doopl 12.10.0.26

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• 示例.

获取您的IBM® ILOG CPLEX Optimization Studio版本

• 您可以获得一个社区版的CPLEX Optimization Studio，在问题规模方面具有有限的求解能力。

• 大学教师、认证机构的研究专业人员可以通过IBM® Academic Initiative获取CPLEX的无限制版本。

许可

此库根据2004年1月的Apache License Version 2.0提供（请参阅LICENSE.txt）。

起点

API非常紧凑且简单。您必须在您的PATH/LD_LIBRARY_PATH或DYLD_LIBRARY_PATH中包含OPL二进制文件，具体取决于您的平台。它们位于<cplex_studio_dir>/opl/bin/<platform>，其中

• cplex_studio_dir是CPLEX 12.8的安装目录

• 平台 是您的平台（OPL命名，即 x64_win64，x86-64_linux 或 x86-64_osx）

以下是功能摘要

• 输入可以是元组列表、Pandas的DataFrame、SQLAlchemy查询语句。

• 生成、求解并获取输出元组集作为Pandas的DataFrame

• 获取CPLEX问题的统计信息和解决方案的质量指标

• 将所有整数变量转换为浮点变量，反之亦然。

• 运行冲突/松弛机制。

• 对基于CPLEX/CPO的问题调用“RunSeed”诊断。

所有这些功能都通过简单示例进行了演示。

以下是一个开始使用API的小示例

from doopl.factory import *

# Create an OPL model from a .mod file
with create_opl_model(model="file.mod") as opl:
    # tuple can be a list of tuples, a pandas dataframe...
    opl.set_input("TupleSet1", tuples)

    # Generate the problem and solve it.
    opl.run()

    # Get the names of post processing tables
    print("Table names are: "+ str(opl.output_table_names))

    # Get all the post processing tables as dataframes.
    for name, table in iteritems(opl.report):
        print("Table : " + name)
        for t in table.itertuples(index=False):
            print(t)