00 前言
因为小编一般用的C++和Java比较多，而且现在开发大型算法用这类面向对象的编程语言也方便得多。基于上面的种种考虑，加上时间和精力有限，所以就暂时只做C++和Java的详细教程辣。关于matlab和python的也许后续会补上的吧。
然后在开始之前，照例先把环境给配置好。那么就先配置java的环境吧。
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01 安装好CPLEX
前面已经说了怎么下载和安装cplex了，如图：
确保已经安装上这个版本，我们才能开始下一步的工作。
02 将CPLEX库导入ECIPLSE
java小编一般用的ide是eclipse，就配置一下关于eclipse的。其他的开发环境请大家自行设置哈。
新建一个工程，添加一个package，添加一个带main函数的类。代码先别写。
在项目右键，选择build path -> Configure Build Path……
找到Libraries->Add External JARs……，然后定位到lib这个文件夹，把cplex.jar给添加进去。
到这一步还不行，还需要把CPLEX的动态运行库给添加进去，好让java程序运行的时候能够找到，具体做法是：在项目右键，选择build path -> Configure Build Path……，找到Libraries，点开JRE System Library，在Native library location那里点edit，把cplex下的inx64_win64文件夹给添加进去，这里面有程序运行所需要动态库。
03 求解一个简单的模型
一个简单的线性规划问题：
把下面代码复制进main函数里面：
try {
IloCplex cplex = new IloCplex(); // creat a model
double[] lb = {0.0, 0.0, 0.0};
double[] ub = {40.0, Double.MAX_VALUE, Double.MAX_VALUE};
IloNumVar[] x = cplex.numVarArray(3, lb, ub);
double[] objvals = {1.0, 2.0, 3.0};
cplex.addMaximize(cplex.scalProd(x, objvals));
double[] coeff1 = {-1.0, 1.0, 1.0};
double[] coeff2 = {1.0, -3.0, 1.0};
cplex.addLe(cplex.scalProd(x, coeff1), 20.0);
cplex.addLe(cplex.scalProd(x, coeff2), 30.0);
if (cplex.solve()) {
cplex.output().println("Solution status = " + cplex.getStatus());
cplex.output().println("Solution value = " + cplex.getObjValue());
double[] val = cplex.getValues(x);
for (int j = 0; j < val.length; j++)
cplex.output().println("x" + (j+1) + " = " + val[j]);
}
cplex.end();
} catch (IloException e) {
System.err.println("Concert exception caught: " + e);
}
点击运行，出现下面的结果就成功啦：
最后，如果提示找不到build path ，share libraries什么的，请确保第二步配置正确！至此，我们已经能愉快使用cplex啦。
04 API说明[1]
cplex的java程序整体框架一般如下：
try {
} catch (IloException e) {
System.err.println("Concert exception caught: " + e);
}
- 使用 IloCplex 类新建一个 cplex 类。
- 使用 IloNumVar 定义求解变量。
- 使用 addMaximize 或addMinimize 定义求解目标。
- 使用 addLe 添加约束条件.
- 使用 solve() 方法求解。
- 使用 IloNumExpr 定义中间变量。
cplex 的 java api 不支持加减乘除符号，加必须用 sum 方法， 减必须用 diff 方法， 乘除必须用 prod 方法。
05 reference
[1] https://blog.csdn.net/robert_chen1988/article/details/78678289