同时解决多个CPLEX模型

要同时解决多个CPLEX模型，可以使用CPLEX的多线程功能。下面是一个示例代码，演示了如何同时解决两个CPLEX模型：

import cplex
from threading import Thread

# 定义一个函数，用于解决单个CPLEX模型
def solve_model(model):
    model.solve()
    print("Model status:", model.solution.get_status())
    print("Objective value:", model.solution.get_objective_value())

# 创建两个CPLEX模型
model1 = cplex.Cplex()
model2 = cplex.Cplex()

# 设置模型1的目标函数和约束
model1.objective.set_sense(model1.objective.sense.maximize)
model1.variables.add(obj=[1.0, 2.0, 3.0])
model1.linear_constraints.add(lin_expr=[[range(3), [1.0, 1.0, 1.0]]], senses=["E"], rhs=[1.0])

# 设置模型2的目标函数和约束
model2.objective.set_sense(model2.objective.sense.minimize)
model2.variables.add(obj=[-1.0, -2.0, -3.0])
model2.linear_constraints.add(lin_expr=[[range(3), [1.0, 1.0, 1.0]]], senses=["E"], rhs=[1.0])

# 创建两个线程，分别解决两个模型
thread1 = Thread(target=solve_model, args=(model1,))
thread2 = Thread(target=solve_model, args=(model2,))

# 启动线程
thread1.start()
thread2.start()

# 等待线程结束
thread1.join()
thread2.join()

在这个示例中，我们创建了两个CPLEX模型model1和model2，并分别设置了目标函数和约束。然后，我们创建了两个线程thread1和thread2，分别用于解决两个模型。最后，我们启动线程并等待线程结束，然后打印出每个模型的解决状态和目标函数值。

请注意，CPLEX的多线程功能需要在编译CPLEX时进行配置，并且可能需要在启动程序时设置适当的环境变量。在使用多线程之前，请确保已经正确配置了CPLEX的多线程功能。