Python CPLEX预热从不可行解开始

是指在使用Python编程语言和CPLEX优化软件进行数学规划问题求解时，通过预热技术从一个不可行解开始优化求解过程。

CPLEX是一种高性能的数学规划求解器，可以用于解决线性规划、整数规划、混合整数规划等优化问题。Python是一种流行的编程语言，具有丰富的科学计算和优化库，如NumPy、SciPy和PuLP等。

预热技术是指在求解优化问题之前，通过一系列的启发式方法或规则，生成一个初始解，即不可行解。然后，通过对这个不可行解进行优化，逐步改进其可行性和优化目标值，直到得到一个满足约束条件的最优解。

预热从不可行解开始的优势在于可以加速求解过程，特别是对于复杂的优化问题。通过引入不可行解，可以避免在初始阶段陷入局部最优解，从而更快地找到全局最优解。此外，预热还可以提供一个初始解，使得优化算法更容易收敛。

应用场景包括但不限于物流优化、生产计划、资源分配、网络设计等领域。例如，在物流优化中，可以使用预热技术来生成初始的路径规划方案，然后通过优化改进路径的可行性和成本效益。

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