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Docplex 和 CPLEX Python API 之间有什么区别？他们中的任何一个比另一个更快吗？

我正在将以前在 IBM 的 DoCloud 上运行的应用程序迁移到基于 Watson 的新 API。由于我们的应用程序没有 CSV 格式的数据，也没有模型层和数据层之间的分离，上传一个 LP 文件和一个读取 LP 文件并解决它的模型文件似乎更简单。我可以上传并且它声称可以正确解决但返回空的解决状态。我还输出了各种模型信息（例如变量的数量），并且一切都归零了。我已经确认 LP 不是空白的 - 它有一个微不足道的 MILP。

这是我的模型代码（其中大部分直接取自https://dataplatform.cloud.ibm.com/exchange/public/entry/view/50fa9246181026cd7ae2a5bc7e4ac7bd 上的示例）：

import os
import sys
from os.path import splitext

import pandas
from docplex.mp.model_reader import ModelReader
from docplex.util.environment import get_environment
from six import iteritems


def loadModelFiles():
    """Load the input CSVs and extract the model and param data from it
    """
    env = get_environment()
    inputModel = params = None
    modelReader = ModelReader()

    for inputName in [f for f in os.listdir('.') …

我在 Ubuntu 计算机上安装了CPLEX Optimization Studiodocplex ，并且正在成功使用模型模块。现在我必须使用CpoModel并docplex.cp.model出现错误：

CpoException：无法执行命令“cpoptimizer -angel”。请检查所需可执行文件的可用性。

我不知道发生了什么事。我无法获得IBM的支持，因为我有学生许可证。

为了解决我的库存问题，我需要一个三维决策变量x_{ij}^t

我是 CPLEX Python API docplex 的新手，到目前为止我发现的是

m = Model(name='inventory_problem')
x = m.integer_var_matrix(keys1=all_origins, keys2=all_destinations)

这将涵盖索引中的 i 和 j 但如何包含第三个维度？

我想这不是很困难，但我就是找不到它......非常感谢！