ilog-cplex使用介绍
CPLEX 12
目录
1. 简介 (3)
2. 怎么用Cplex运行模型 (3)
3. Cplex概览 (3)
3.1线性规划 (3)
3.2二次约束规划 (4)
3.3混合整数规划 (4)
3.4 可行松弛性 (5)
3.5 解池：产生和保持多解 (5)
4. GAMS选项 (9)
5. Cplex选项总结 (10)
5.1 预处理和一般选项 (10)
5.2 单纯形法选项 (12)
5.3 单纯形法的限制选项 (12)
5.4 单纯形法的容限选项 (13)
5.5 障碍特殊选项 (13)
5.6 筛选特殊选项 (13)
5.7 混合整数规划选项 (13)
5.8 混合整数规划限制选项 (15)
5.9 混合整数规划解池选项 (16)
5.10 混合整数规划容许度选项 (16)
5.11输出选项 (17)
5.12 GAMS/Cplex选项文件 (17)
6. 特殊备注 (18)
6.1 物理内存限制 (18)
6.2 使用特殊有序集 (18)
6.3 使用半连续半整数变量 (19)
6.4为求解MIP问题耗尽内存 (19)
6.5 不能证明整数最优 (20)
6.6 从混合整数规划的解开始 (20)
6.7 使用可行松弛性 (21)
7. GAMS/ CPLEX日志文件 (22)
8. CPLEX选项的详细说明 (25)
GAMS/Cplex是一种用于GAMS (The General Algebraic Modeling System，通用代数建模系统)的求解器，它使得用户可以把GAMS（通用代数建模系统的）的高级建模功能跟Cplex优化器的优势结合起来。Cplex优化器是为能快速、最少用户干预地解决大型、复杂问题而设计的。求解线性、二次约束和混合整数规划问题的Cplex算法现在已提供访问（针对恰当的许可证）。尽管现存有多种求解工具，但是，GAMS/Cplex能自动地为特定问题计算最优值和设置大部分选项。
本文接下来总结了GAMS/Cplex的所有Cplex选项。
2.怎么用Cplex运行模型
要在GAMS中指定使用Cplex，可以用一下语句：
Option LP = Cplex; { or QCP，NIP，NIQCP，RNIP or RNIQCP }
上述语句应该出现在Solve语句的前面。MIP和QCP功能是单独许可的，所以你有可能在你的系统里面不能用Cplex来解决这几类问题。如果在安装GAMS 的过程中，Cplex是指定默认的求解器，那么上述语句是不必要的。
3.Cplex概览
3.1线性规划
Cplex 可以使用几种可选的算法解决线性规划问题。大部分的线性规划问题最好是使用对偶单纯算法的Cplex语句。有一些问题用原始单纯算法、网络优化器、障碍算法或者筛选算法来求解好一些。并行选项允许并行使用不同的算法。第一个结束的算法返回最终结果。
求解线性规划问题需要很大的内存。尽管Cplex能非常有效地管理内存，但是当运行大型的线性规划问题时，物理内存不足仍然是最常见的问题之一。当内存收到限制时，Cplex会自动地调整那些可能会造成消极影响的功能。如果你正在解决大规模的模型，一定要仔细研究“物理内存限制”这节。
Cplex使用默认的选项设置来解决大部分的线性规划问题。这些设置通常提供了问题的全局最优的优化速度和可靠性。然而，有的时候有某些原因导致更改选项能改善性能，避免数值难题，控制优化运行时间或控制输出选项。
有些问题用原始单纯算法求解比用对偶单纯算法快。极少的问题用这两种算法都表现不良。因此，可以在使用对偶单纯算法出现数值难题时考虑使用原始单
对于网络模型，Cplex有一个非常有效的算法。网络限制包括以下属性：
●每个非零的系数不是1就是-1；
●这些约束的每一列都有两个非零项，一个系数为1，另一个为-1。
只要他们能转化为具有这些属性，Cplex能自动提取那些不遵守上述规则的网络。
障碍算法是用单纯方法解决线性规划的另一选择。它使用了产生一系列严格正的原始解和对偶解的原——对偶障碍算法。对于大型的稀疏问题，选择障碍算法可能是有优势的。
Cplex 提供了一种筛选算法，这种算法在变量多于约束的问题中会更有效。筛选算法解决了一类线性规划问题，这类线性规划的子问题的结果被用来从原始模型选择列，以列入下一子问题。
GAMS/Cplex 还提供了访问Cplex 不可行搜索器的接口。不可行搜索器对于不可行的线性规划，产生不可简化的、不一致的约束集（IIS）。IIS是这样的集合：约束和变量范围是不可行的，但是，当丢弃其中一个条件时，就会变成可行的集合。当GAMS方程式和变量命名和包括了IIS报告并把它作为正常解列表的一部分时，GAMS和Cplex就会报告IIS。IIS只对线性规划问题有用。
3.2二次约束规划
Cplex可以求解带有二次约束的模型。它们在GAMS中用QCP模型表示。QCP 模型用Cplex 障碍方法求解。
QP模型是一种特殊情形，它可转型为含有二次目标函数和线性约束。转型直接可以从GAMS QCP自动转化，并且可以用求解Cplex QP的方法（障碍算法、单纯形法和对偶单纯形法）求解。
对于QCP模型，Cplex只返回原始解，QP模型还返回对偶解。
3.3混合整数规划
用来求解纯整数规划和混合整数规划的方法比求解同样规模的纯线性规划问题的方法需要更多的数学计算。许多相对小一点的整数规划模型都需要大量的时间来求解。
对于整数变量的问题，Cplex采用分支定界算法，解决了一系列的线性规划问题、子问题。由于一个混合整数规划问题产生了许多子问题，即使是小的混合整数问题，计算强度也是非常大的，并且需要大量的物理内存。
GAMS和GAMS/Cplex支持类型1、类型2和半连续半离散的变量的特殊命令集。
Cplex也可以求解MIQCP（混合整数二次规划）型的GAMS模型问题。正如连续型的情形，如果基本模型是个二次规划（QP），那么在求解中，单纯形法和对偶单纯刑法均可用。如果基本模型是二次约束规划问题（QCP），那么在求解中只有障碍算法可用并且只能得到原始值。
3.4 可行松弛性
不可行的寻找者找到通过约束不一致的集合（IIS）的方法找到不可行的原因。然而，你可能没有诊断就对你的模型进行自动校正，然后继续提交答案。这样做的另一个方法就是建立带有明确松弛变量和其它建模结构的模型，以使得不可能出现不可行解。GAMS/Cplex提供的一种自动的方法就是可行优化方法（For Feasible Optimization），它由Cplex 选项文件中的feasopt参数打开。详情见章节——可行松弛性的使用（Using the Feasibility Relaxation）。
3.5 解池：产生和保持多解
本章介绍了存储混合整数规划问题（MIP和MIQCP）的多个解的解池。本章同时还讲解了产生和管理这些解的技术。
解池存储了混合整数规划（MIP和MIQCP）的多个解。有了这个特征，你就可以引导算法产生除了最优解的多个解。例如，有些约束很难有效地表达成线性表达式，或者目标可能很难精确量化。在这种情况下，获取多个解会帮助你选择其中一个最符合你所有准则的解。这些准则包括那些不能简单用常规的混合整数规划或混合二次约束规划模型表达的准则。例如，
●你可以在最优解的一定比例内收集解。为了这样做，要应用解池间隙参
数solnpoolagap和solnpoolgap。
●你可以收集不同解的集合。为了这样做，要使用解池的替代参数
SolnPoolReplace来设置解池的替代战略为2。为了控制解的多样性，使
用多样性过滤器。
●在这个特征的高级应用里面，你可以收集具有某些特殊属性的解。为了
这样做，请见现任过滤器（incumbent filter）的使用方法。
●你可以收集模型的所有解和最优解。为了这样做，把解池的强度参数
SolnPoolIntensity设置为它的最大值。
填充解池
填充与模型相关的解池的方法有两个:你可以累计连续的现解或通过移入解池产生可选的解。这个方法是由参数SolnPoolPop选择的。
●现解一经发现，常规的优化程序就会自动地把它添加到解池
（SolnPoolPop=1）。
●Cplex还提供了一个专门产生多个解的程序。你可以通过设置选项
SolnPoolPop＝2来调用这个程序。你可以多次调用该程序去寻找多个解，
特别是第一个找到的解并不是很让人满意的时候。这是通过制定一个
GAMS程序（选项SolnPoolPopRepeat）来考察解。在这个GAMS程序正
常终止，也就是没有执行或编译错误的情况下，就会继续寻找可选的解选项SolnPoolPopRepeat在解池饱和的情况下，指定替换解的策略。值0代表了根据先进先出规则的方法替换解。值1保留了最佳目标值的解。值2是以建立多样性的解集的规则替换解。
如果你获得的解彼此都太过相似，请尝试把SolnPoolPopRepeat设为2。
替换策略仅适用于由当前调用的解的子集，而不影响解池中已有的解。解池中的解即使满足替换条件，也不会被替换掉。所以每一次完整的重复调用转移程序，解池就会被新发现的解扩展一个。在GAMS程序指定决定继续搜索可选解的SolnPoolPopRepeat后，由选项SolnPoolPopRepeat指定的文件就会被读入。文件中解的个数在转移程序被再次调用之前会被删掉。程序执行结束，GAMS/Cplex 会自动删掉这个文件。
详情请参见GAMS模型库的模型solnpool。
枚举所有解
有了解池，你可以收集模型的所有解。为了这么做，须设置解池强度参数SolnPoolIntensity为最大值4并设SolnPoolPop=2。
你也可以枚举所有的可行解。例如，如果你想枚举所有可选择的最优解，做如下设置：
●设置池绝对间距参数SolnPoolAGap=0.0。
●设置池强度参数SolnPoolIntensity=4。
●设置转移限制参数PopulateLim 对于你的模型足够大，例如，
2100000000。
●设置池转移参数SolnPoolPop=2。
请注意，但是即使是小模型，解的数目也有可能是很大的。因此，枚举所有的解需要消耗大量的时间和内存。
连续变量可能会有无数的解，所以实际上在电脑中不可能枚举所有的解。因此，转移只在一组二进制集合中给出一个解。而对于二进制和整数变量，即使可能存在着值是一样的几个解，但是对于连续型变量，解的值是不一样的。
同样地，因为同样的原因，转移程序对无限模型并不产生所有的可行解。只要有无限的迹象，转移程序就会停止。
Cplex使用有限精度数值的数学方法，因此，解的可行性取决于一定的容差性。评价解得可行性的容差度由两个参数决定：
●完整性容差度EnInt
●可行性容差度EpRHS
一个解可能因为一对参数的值决定而被认为是可行的，因为另一对不同的参数值而被认为是不可行的。这个现象在数值上有困难的模型中尤其明显，例如，在大M系数模型。
由于可行解的定义受容差度影响，用不同的枚举解的方法或容差度的精确程度，所得到的模型的解的数目可能是不同的。在大部分模型中，容差度问题不算是个问题，但是在数字难题面前，Cplex可能创造稍微不可行或整数不可行的，从而可行得出比预期更多的解。
过滤解池
过滤使得你能控制产生和存储在池中的解的属性。Cplex提供了两种预定义的方法来过滤解。
如果你想基于与参考解的差异来过滤解，就使用多样性过滤器。这个过滤器对于大多数目标是切实可行的。然而，如果你需要更好地控制保留哪个解去除哪个解，就使用现任过滤器（incumbent filter）。
多样性过滤器
一个多样过滤器使你能产生与你为二进制变量集合指定的一组参考值相似（或不同）解，这个二进制变量集合是使用点选项divflt和上下限divfltlo和divfltup决定的。特殊地，你可以使用多样性过滤器产生更多的与现有的解或部分解相似的解。如果你需要多于一个多样性过滤器，比如，产生拥有多个不同解的特征的解，可以通过Cplex过滤器文件使用参数ReadFLT指定多个过滤器。详情请见GAMS模型库中的例子模型solnpool。
现任过滤器
如果你约束比较复杂（如非线性约束），就可以使用现任过滤器。现任过滤器的检查路径是GAMS BCH设施的一部分。它会独立于解池接受或拒绝现解。在转移或其他普通的程序中，现解检查路径是由参数userincbcall指定的，当发现一个新解，尽管新解并没有当前的目标值，现解检查路径就会被调用。现任过滤器使得你的程序能够基于你自己的标准接受或拒绝新解。如果由userincbcall指定的GAMS程序正常终止，解就被拒绝了。如果程序返回一个编译或执行错误，现任解就会被接受。
评价解池
如果GAMS/Cplex链接程序被正确引导，一个包含元素file1、file2,……名为SolnPool的GDX文件就会被创建。这些元素相关的文本包含各个独立的GDX解文件的文件名。它的名字是使用前缀soln（通过选项SolnPoolPrefix指定）、模型的名字和一系列数字组成的。比如，soln loc p1.gdx。GAMS/Cplex覆盖现存的GDX 文件而不会被警告。指标集使得我们能方便地遍历解池中得不同解：...
solve mymodel min z using mip;
set soln possible solutions in the solution pool /file1*file1000/
solnpool(soln) actual solutions;
file fsol;
execute_load 'solnpool.gdx', solnpool=Index;
loop(solnpool(soln),
put_utility fsol 'gdxin' / solnpool.te(soln):0:0;
execute_loadpoint;
display z.l;
);
4.GAMS选项
下列的GAMS选项是在GAMS/Cplex中使用的：
选项Bratio = x;
决定是否使用高级基础。数值1.0表示GAMS不用高级基础引导Cplex。数值0.0表示GAMS从任意可用信息构造基础。默认值0.25 通常会使得GAMS在求解语句执行过的时候用到高级基础。
选项IterLim = n;
设置单纯迭代极限。单纯形算法会终止或传递现解给GAMS。在前解pre-solve 完成后，后解路径就会在报告解决方案前被激活。
Cplex处理MIP（混合整数规划）问题的迭代限制时与别的GAMS求解器不同。每个节点都会应用迭代限制，而不是所有的节点一起应用迭代限制。对于MIP问题，有限使用通过限制执行时间（ResLim）控制解运行的时间。
同样地，当使用筛选算法时，每次筛选迭代都会应用到迭代极限（例如，每次Lp）。筛选迭代的数目可通过设置Cplex参数siftitlim，它代表使用迭代时报告给GAMS的筛选迭代次数。
选项ResLim = x;
以秒为单位设置时间限制。该算法会终止或传递当前解给GAMS，在前解pre-solve完成后，后解路径就会在报告解决方案前被激活。
选项SysOut = On;
（Will echo Cplex messages to the GAMS listing file.）这个选项在求解失败时有用。
ModelName.Cheat = x;
Cheat的值：每一个新的整数解肯定比前一个解至少优x。它可以加速搜索，但是你可能错失最优解。Cheat参数指定为绝对值（如OptCA选项）。Cplex选项objdif能覆盖GAMScheat参数。
ModelName.Cutoff = x;
Cutoff的值：当分支定界搜索开始时，如果树中有部分分支的目标值比x差，就会被剪枝。这也同样可以缩短分支定界算法的初始阶段的时间。
ModelName.NodLim = x;
处理混合整数规划问题的最大节点数。
ModelName.OptCA = x;
混合整数规划问题的绝对最优判据。 ModelName.OptCR = x;
混合整数规划的相对最优判据。注意，Cplex 使用与GAMS 通常使用的定义不同。当满足下式时OptCR 要求Cplex 停止：
()(1.010)BP BF BF OptCR
ε--+<
BF 是当前最优整数解的目标函数值，而BP 是可能最优的整数解的目标函数值。GAMS 的定义是：
()()BP BF BP OptCR -<
ModelName.OptFile = 1;
指导Cplex 读取选项文件，选项文件的名字是cplex.opt 。 ModelName.PriorOpt = 1;
指导Cplex 使用GAMS 通过变量.prior 参数传递的优先分支信息。 ModelName.TryInt = x;
促使GAMS/Cplex 求解混合整数规划时使用当前变量值。如果变量值在x 范围内，那么这个变量就会被移动到这个范围内，同时它的首选分支方向被设置为指向这个范围。首选分支方向仅在优先权被使用时有效。优先权和Tryint 有时不是很有效，但它们一般都优于GAMS / CPLEX 的默认设置。如果想了解有关用不同方法把已知解传递给GAMS / CPLEX 的知识，请阅读章节——从混合整数规划问题的解开始。
5. Cplex 选项总结
这里以目录的形式列了各种Cplex 选项，还以简短的文字介绍了其功能。在本文的最后一节，将会再次以字母顺序详细介绍这些选项。 5.1 预处理和一般选项
advind 高级基础使用 aggfill 聚合器填充参数 aggind 聚合器开/关
clocktype 计算时间的时钟类型
coeredind 系数降低开/关
depind 依赖性检查开/关
feasopt 计算使得不可行模型可行的最小消耗松弛性。feasoptmode FeasOpt模式
.feaspref 可行性偏好
interactive 允许在Control-C之后允许交互选项设置lpmethod 用于LP问题的算法
memoryemphasis 减少内存的使用
names 加载GAMS名字到Cplex中
numericalemphasis 在数值不稳定或困难问题中加强精确度。objrng 做目标范围
parallelmode 并行优化模式
predual 把对偶问题给优化器
preind 打开/关掉预先求解器
prelinear 线性还原指标
prepass 演示预先求解器应用的数目
printoptions 列出GAMS列表文件的所有选项的值qpmethod 用于求解QP问题的算法
reduce 原始和对偶还原模型
relaxpreind 打开/关掉初始松弛性的预先求解
rerun 如果预先求解不可行或无界，重新运行该问题
rhsrng 做右测距
rngrestart 写GAMS可读排列信息文件
scaind 矩阵缩放开/关
solutiontarget 求解凸连续二次模型时解得类型
threads 全局默认线程数
tilim 重写GAMSResLim选项
tuning 调用参数自动调整工具
tuningdisplay 自动调整工具报告信息的层次
tuningmeasure 评价一套模型进展的方法
tuningrepeat 在受扰动版本中的调整次数
tuningtilim 在每个模型或每组模型中调整次数限制workdir 工作文件目录
workmem 可用内存
5.2 单纯形法选项
craind 碰撞策略（用来获取开始依据）
dpriind 对偶单纯形法评价
epper 扰动常量
iis 如果问题不可行运行IIS搜索器
netfind 尝试网络提取
netppriind 网络单纯形法评价
perind 实行初始扰动
perlim 在扰动前陷于停顿迭代的次数
ppriind 初始单纯形法评价
pricelim 评价候选名单
reinv 重构频率
5.3 单纯形法的限制选项
itlim 迭代极限
netitlim 网络单纯形法的迭代极限
objllim 目标函数值下限
objulim 目标函数值上限
singlim 特别修复限制
5.4 单纯形法的容限选项
epmrk Markowitz中心宽容度
epopt 最优宽容度
eprhs 可行性宽容度
netepopt 网络单纯形法的最优宽容度
neteprhs 网络单纯形法的可行性宽容度
5.5 障碍特殊选项
baralg 算法选择
barcolnz 密集柱处理
barcrossalg 障碍交叉方法
barepcomp 收敛宽容度
bargrowth 无界face检测
baritlim 迭代限制
barmaxcor 最大修正限制
barobjrng 最大目标函数
barorder 算法选择排序
barqcpepcomp 求解QCP问题的障碍优化法的收敛宽容度barstartalg 障碍起点算法
5.6 筛选特殊选项
siftalg 筛选子问题算法
siftitlim 筛选迭代限制
5.7 混合整数规划选项
bbinterval 最优间隔范围
bndstrenind 边界加强
brdir 设置分支方向
bttol 回溯限制
cliques 派系剪切代
covers 覆盖剪切代
cutloff 为树搜索先下剪切
cuts 默认剪切代
cutsfactor 剪切限制
cutup 树搜索向上剪切
disjcuts 分离剪切代
divetype 混合指数规划潜水策略eachcutlim 设置剪切类型的限制flowcovers 流动覆盖剪切代
flowpaths 流动路径剪切代
fpheur 可行性泵启发式
fraccuts 戈莫里分数剪切代
gubcovers 覆盖剪切代上界
heurfreq 启发式频率
implbd 隐含约束剪切代
lbheur 局部分支启发式
mcfcuts 多物品流剪切代mipemphasis 混合整数规划解策略mipkappastats 混合整数规划kapa计算mipordind 最优列表开/关
mipordtype 最优顺序排列代mipsearch 混合整数规划的搜索策略mipstart 使用混合整数规划初始值miqcpstrat 混合整数二次规划松弛性选项mircuts 混合整数粗略剪切代
node_leind 节点存储文件指标
nodesel 节点选择策略
preslvnd 节点欲求解选择器
probe 在解决混合整数规划之间搜索
qpmakepsdind 调整混合整数二次约束公式，以使二次矩阵正半明确relaxfixedinfeas 在解决固定问题时获得不可行性
repeatpresolve 在预处理后重新从根开始预求解
rinsheur 邻域搜索引导的松弛性
solvefinal 用固定离散变量转化解决问题
startalg混合整数规划开始算法
strongcandlim 强分支候选名单的大小
strongitlim 强分支的每个数值的迭代限制
subalg 求解子问题的算法
submipnodelim 在RINS子混合整数规划的节点数限制
symmetry 对称性破坏剪切
varsel 每个节点上的变量选择策略
zerohalfcuts 零——半剪切
5.8 混合整数规划限制选项
aggcutlim 剪切代的算法限制
auxrootthreads 根节点辅助任务的线程数
cutpass maximum number of cutting plane passes剪切平面的最大数目fraccand 产生格莫瑞分数剪枝的候选限制
fracpass 产生格莫瑞剪枝的最大流程次数
intsollim 整数解的最大数目
nodelim 要求解的最大节点数目
polishafterepagap 开始求解可行解前的绝对混合整数规划差距
polishafterepgap 开始求解可行解前的相对混合整数规划差距
polishafternode 开始求解可行解前进程节点
polishafterintsol 开始求解可行解前找到的绝对混合整数规划整数解polishaftertime 开始求解可行解前的时间
probetime 搜索花费的时间
repairtries 尝试修复不可行MIP的开始
trelim 树的最大内存空间
5.9 混合整数规划解池选项
divtup 多样性的上界
divfltlo 多样性的下界
.divflt 解池范围过滤系数
populatelim 通过转移方法为解池产生的解的限制
readflt 读取Cplex解池过滤文件
solnpool 解池文件名字
solnpoolagap 解池中的解的绝对容忍度
solnpoolcapacity 解池中保留的解的限制
solnpoolgap 解池中的解的相对容忍度
solnpoolintensity 能够产生多个解的解池的强度
solnpoolpop 转移解池的方法
solnpoolpopdel 包含从解池中删除的解的个数的文件
solnpoolpoprepeat 决定是否重复移植解的方法
solnpoolprefix GDX文件的文件名字前缀
solnpoolreplace 在解池中替换解的策略
userincbcall 调用现任检查程序的GAMS命令行
5.10 混合整数规划容许度选项
epagap 绝对停止容忍度
epgap 相对停止容忍度
epint 完整性容忍度
objdif 重写GAMS欺骗参数
relobjdif 相对欺骗参数
5.11输出选项
bardisplay 进展显示水平
clonelog 产生克隆日记
mipdisplay 进展显示水平
mipinterval 进展显示间隔
mpslongnum 数字输出的MPS格式文件精度
netdisplay 网络显示水平
quality 写解的质量统计
siftdisplay 筛选显示水平
simdisplay 单纯形法的显示水平
writebas 产生Cplex基础文件
writet 产生Cplex解池过滤文件
writelp 产生Cplex LP文件
writemps 产生Cplex MPS文件
writemst 产生Cplex mst文件
writeord 产生Cplex ord文件
writeparam 产生包含所有行为选项的Cplex参数文件
writepre 产生包含预求解问题的Cplex LP/MPS/SAV文件
writesav 产生Cplex 二进制问题的文件
5.12 GAMS/Cplex选项文件
GAMS/Cplex 选项文件每行中包含了一个选项或者一条命令。以星号（*）开头的一行将被忽略（即注释），没有星号的一行将被理解为被空白（空格或制表符）分开的选项名字或值。
下面是选项文件cplex.opt的示例:
scaind 1
simdisplay 2
它将导致Cplex用定标方法而不是默认值。迭代日记将能找到每次迭代而不能找到再分解。
6.特殊备注
6.1 物理内存限制
为了运算速度，Cplex使用物理内存而不是虚拟内存或页内存。当Cplex一旦发现仅剩有限的内存可供使用，它将会自动运行算法进行调整补偿。这些调整几乎都会降低速度。学习发现自动调整的时间，有助于决定什么时候电脑需要添加内存。
在虚拟内存系统中，如果观察到磁盘内存分页，将会损失相当可观的性能。增加可用的内存会显著加速求解过程。同时考虑使用内存重点这一选项保留可能的内存。
Cplex执行一个叫做refactorization的操作的频率是由reinv选项设置决定的。执行refactorization操作的时间间隔越长，就需要越多的内存来完成每次迭代。因此，保留内存的一种方法就是增加refactorization的频率。由于refactorizing 是代价昂贵的操作，通过降低reinv选项设置来提高refactorization频率通常会减低性能。在可用内存较低的情况下，Cplex通常会自动增加refactorization的频率。这可以在迭代日志中看到。默认的日志会报告每次refactorization的问题状态。如果迭代日志条目之间的迭代次数正在增加，说明Cplex正在增加refactorization 的频率。由于Cplex可能在每次迭代中增加一，这对性能的影响是巨大的。这是提供额外的内存是有好处的。
6.2 使用特殊有序集
对于某些模型，可以利用一种特殊的结构。GAMS允许你声明SOS1和SOS2变量（类型1和2的特殊顺序集）。
在Cplex中SOS1变量的定义是：
最多有一个变量为非零的一组变量。
SOS2变量的定义是：
最多有两个变量为非零的一组变量，如果两个变量非零，那这两个变量在集
合中一定是相邻的。
6.3 使用半连续半整数变量
GAMS允许声明半连续半整数的变量。这些变量类型直接由GAMS/Cplex支持。比如：
SemiCont Variable x;
x.lo = 3.2;
x.up = 8.7;
SemiInt Variable y;
y.lo = 5;
y.up = 10;
变量x可以取值0.0或者介于3.2到8.7的任意值，变量y可以取值0或者任意介于5和10的整数值。
请注意，Cplex需要为semi-continuous和semi-integer变量确定一个有限的商界。
6.4为求解MIP问题耗尽内存
在解决混合整数规划中最常见的难题就是内存不足。这一问题出现在当分支定界树变得很大以至于可用内存不足以解决一个线性规划问题。由于内存变得紧迫，在Cplex试图在有限的内存引导多种操作时，你可能会观察到频繁的警告信息。如果一个解没有很快被找到，求解的过程会以一条不可挽回的整数失败信息告终。
内存中保存的数的信息应该是实质性的。Cplex为每个没有被搜索到的节点保存了基础。当利用节点选择中得最优界限方法时，对于大型的或复杂的问题，这种节点的清单会变得非常长。为搜索到的节点的清单有多大完全取决于可用物理内存的实际大小和问题的实际大小。确定的是，增加可用内存的大小能加强问题求解性能。不幸的是，一旦一个问题因为内存不足而失败，你将既无法预计进程还需要继续多远或者还需要多少内存来最终解决它。
内存限制可以使用workmen选项，和其中的nodefileind选项来限制。设置nodefileind为2或3会导致Cplex在分支定界树一长到比workmen选项指点的大小大时，就把分支定界树的一部分保存到磁盘。这个大小应该要比可用物理内存小。
修改求解过程的另一个方法就是利用更少的内存。
设置选项nodesel去使用最佳估计策略或者深度优先搜索。深度优先搜
索很少产生很大的未搜索的节点清单，因为Cplex会深深潜入分支定界
树，而不是乱跳到树的其他分支。
●设置选项varsel去使用强壮的分支。强壮的分支会在每个节点上花费额
外的计算时间去选择更好的分支变量，结果产生一个更小的树。这样通
常会比较快。
●在某些问题上，会产生大量的剪枝，而求解速度却没有产生相应大的好
处。使用选项cut可以关掉剪切代。
6.5 不能证明整数最优
解决混合整数规划问题的分解定界技术的一个令人沮丧的方面是求解过程可能会持续很长时间，而最优解却还没找到。记住，分支定界树可能会包含2n 个节点，n等于二进制变量的个数。一个只包含30个二进制变量的问题可能产生包含大于一百万个节点的树！如果设置没有其他的终止准则，这个过程可能会无限地进行下去，直到搜索结束或者电脑内存耗尽。
通常来讲，你可以在开始优化前在优化过程设置至少一个限制。设置限制确保了在一棵太大的树会在合理的时间内终止。一旦终止，你可以使用一些不同的选项设置再次运行。考虑到前面提到的改善性能的一些捷径如设置选项mip gap、objective value diffierence、upper cutoff 和lower cutoff。
6.6 从混合整数规划的解开始
你可以提供一个已知解作为第一个整数解（例如，从一个刚刚解过的混合整数规划问题或者从你对问题的理解得到）。当你提供了这样一个初始解，你可以调用松弛性诱导领域搜索（RINS启发式）或解抛光来改善已知解。第一个整数解可能包括各种连续变量和离散变量，例如半连续变量或特殊的命令集。
如果你为离散变量指定值，GAMS/Cplex会把值当做整数可行解来验证有效性。如果你只为部分离散变量指定值，GAMS/Cplex会试图尽量得到整数可行解的方式来填补空白的变量。如果指定值并没有直接得到整数解，GAMS/Cplex会应用快速启发式尝试修复MIP的初始解。CAMS/Cplex应用启发式算法的次数是由修复尝试参数（RepairTries）控制的。如果这个过程成功了，解就会被认为是当前问题的一个整数解。
一个MIP的初始解只有当MipStart参数被设为1时才被GAMS/Cplex使用。
Appium完整案例
Appium环境搭建 by Tspring tspring2014@https://www.wendangku.net/doc/f58616564.html, 随着人类消费观念转变，企业巨头间的无硝烟战场从互联网转移到移动端，为了抢占移动端用户，企业们更是绞尽脑汁，想方设法提高产品质量和增强用户体验，赢得此场战役的关键是产品质量，高质量产品更能捕获用户的芳心。但高质量产品保证的根源是高质量的测试，因此测试时关键。移动应用自动化测试是一个新的领域，移动端平台多样化（Andriod、Ios、FirefoxOS）为自动化测试带来了挑战与困难，随着Appium框架的推出，移动自动化测试进入一个崭新的阶段，自动化入门容易、上手快，轻轻松松测试多个移动平台。因Appium，移动自动化测试更加容易，现在让我为大家揭开Appium神秘面纱吧。 Appium is an open source test automation framework for use with native and hybrid mobile apps.It drives iOS and Android apps using the WebDriver JSON wire protocol. 摘自http://appium.io/从上面那句话我们可以窥探出Appium整个轮廓。Appium是一个开源、免费的移动端自动化测试框架，可以用来测试原生和混合移动应用，同时支持测试多种平台（Ios、Android、FirefoxOS）下应用，底层是采用WebDriver JSON Wire协议去实现的。 Appium测试环境搭建步骤： ?下载、安装JDK&配置Java环境变量 ?下载、安装SDK、ADT&配置Android环境变量 ?下载、安装AppiumForWindow ?创建安卓模拟器 ?在线安装Testng、SVN、Maven等插件 ?Appium简单案例 1、下载、安装JDK&配置Java环境变量 JDK（Java Development Kit）即Java开发工具集，一堆Java开发基本工具比如Javac.exe、Jar.exe、Javadoc.exe etc.同时JDK包含了JRE（Java Runtime Environment）即Java运行环境，因此要进行使用Java编写Appium脚本，前提是安装JDK。 Java语言以前是Sun公司推出，之前可以在Sun主页中下载JDK，但现在Sun公司被Oracle收购了，因此现在想下载JDK最好去Oracle官网下载。 JDK下载地址:https://www.wendangku.net/doc/f58616564.html,/technetwork/java/javase/downloads/index.html 安装（略），傻瓜式安装，关键是Java_Home 配置环境变量： 1、右键我的电脑--属性--高级--环境变量 2、新建系统变量JAVA_HOME和CLASSPATH 变量名：JAVA_HOME 变量值：C:\Program Files\Java\jdk1.7.0 变量名：CLASSPATH 变量值：.;%JAVA_HOME%\lib\dt.jar;%JAVA_HOME%\lib\tools.jar; 3.、选择“系统变量”中变量名为“Path”的环境变量，双击该变量，把JDK安装路径中bin目录的绝对路径，添加到Path变量的值中，并使用半角的分号和已有的路径进行分隔。 变量名：Path 变量值：%JAVA_HOME%\bin;%JAVA_HOME%\jre\bin; 验证配置是否成功：重新打开控制台输入：java-verison，如果显示Java版本信息表示安装成功。
量筒的使用方法及注意事项
量筒的使用说明 1. 把液体注入量筒 向量筒里注入液体时，应用左手拿住量筒，使量筒略倾斜，右手拿试剂瓶，使量筒瓶口紧挨着试剂瓶口，使液体缓缓流入。待注入的量比所需要的量稍少时，把量筒放平，改用胶头滴管滴加到所需要的量。 2. 量筒的刻度面对自己 量筒没有“0”的刻度，一般起始刻度为总容积的1／10。刻度面对自己，视线可以直接看到刻度。 3.读取液体的体积数 把量筒放在平整的桌面上，注入液体后，等1～2分钟，使附着在内壁上的液体流下来，再读出刻度值。观察刻度时，视线与量筒内液体的凹液面的最低处保持水平，再读出所取液体的体积数。否则，读数会偏高或偏低。 注意事项 1.不能做反应容器 2.不能加热 3.不能稀释浓酸、浓碱 4.不能储存药剂 5.不能量取热溶液
仅供个人用于学习、研究；不得用于商业用途。 For personal use only in study and research; not for commercial use. Nur für den pers?nlichen für Studien, Forschung, zu kommerziellen Zwecken verwende t werden. Pour l 'étude et la recherche uniquement à des fins personnelles; pas à des fins commerciales. толькодля людей, которые используются для обучения, исследований и не должны использоваться в коммерческих целях. 以下无正文
自动化测试完整案例
Appium环境搭建 随着人类消费观念转变，企业巨头间的无硝烟战场从互联网转移到移动端，为了抢占移动端用户，企业们更是绞尽脑汁，想方设法提高产品质量和增强用户体验，赢得此场战役的关键是产品质量，高质量产品更能捕获用户的芳心。但高质量产品保证的根源是高质量的测试，因此测试时关键。移动应用自动化测试是一个新的领域，移动端平台多样化（Andriod、Ios、FirefoxOS）为自动化测试带来了挑战与困难，随着Appium框架的推出，移动自动化测试进入一个崭新的阶段，自动化入门容易、上手快，轻轻松松测试多个移动平台。因Appium，移动自动化测试更加容易，现在让我为大家揭开Appium神秘面纱吧。 Appium is an open source test automation framework for use with native and hybrid mobile apps. It drives iOS and Android apps using the WebDriver JSON wire protocol. 摘自http://appium.io/ 从上面那句话我们可以窥探出Appium整个轮廓。Appium是一个开源、免费的移动端自动化测试框架，可以用来测试原生和混合移动应用，同时支持测试多种平台（Ios、Android、FirefoxOS）下应用，底层是采用WebDriver JSON Wire协议去实现的。 Appium测试环境搭建步骤： ?下载、安装JDK&配置Java环境变量 ?下载、安装SDK、ADT&配置Android环境变量 ?下载、安装AppiumForWindow ?创建安卓模拟器 ?在线安装Testng、SVN、Maven等插件 ?Appium简单案例 1、下载、安装JDK&配置Java环境变量 JDK（Java Development Kit）即Java开发工具集，一堆Java开发基本工具比如Javac.exe、Jar.exe、Javadoc.exe etc.同时JDK包含了JRE（Java Runtime Environment）即Java运行环境，因此要进行使用Java编写Appium脚本，前提是安装JDK。 Java语言以前是Sun公司推出，之前可以在Sun主页中下载JDK，但现在Sun公司被Oracle收购了，因此现在想下载JDK最好去Oracle官网下载。 JDK下载地址:https://www.wendangku.net/doc/f58616564.html,/technetwork/java/javase/downloads/index.html 安装（略），傻瓜式安装，关键是Java_Home 配置环境变量： 1、右键我的电脑--属性--高级--环境变量 2、新建系统变量JAVA_HOME 和CLASSPATH 变量名：JAVA_HOME 变量值：C:\Program Files\Java\jdk1.7.0 变量名：CLASSPATH 变量值：.;%JAVA_HOME%\lib\dt.jar;%JAVA_HOME%\lib\tools.jar; 3.、选择“系统变量”中变量名为“Path”的环境变量，双击该变量，把JDK安装路径中bin目录的绝对路径，添加到Path变量的值中，并使用半角的分号和已有的路径进行分隔。 变量名：Path 变量值：%JAVA_HOME%\bin;%JAVA_HOME%\jre\bin; 验证配置是否成功：重新打开控制台输入：java -verison，如果显示Java版本信息表示安装成功。 2、下载、安装ADT&配置Android环境变量 ADT（Android Development Kit，即安卓开发工具包）属于SDK（Software Development Kit, 即软件开发工具包）
漫长Appium之路(二)——Appium安装与使用总结
漫长Appium之路（二）——Appium安装与使用总结 前面介绍了iOS自动化工具的Appium所需的虚拟机环境，接下来介绍下Appium 的安装与使用方法，这个足足折腾我将近一个星期。网上没有什么详细的资料， 对于遇到的各种各样问题也没用提供明确的解决方法。这里我贴出我的总结经验，和大家分享。 Appium提供了两种安装使用方式：图形化界面和命令行控制。无论使用哪种方式安装，以下软件都最好准备并安装完毕： 1.Xcode Command Line Tools：必须。提供Xcode的命令行调用工具，需对应OS版本和Xcode版本。可从官网上下载或着远景论坛搜索。 2.Node.js：非必须。命令行使用那一定要下载安装Node.js，官网上下载安装包即可。图形化的不确定，不过最好安装上，也不费事。 3.Mac上的Eclipse和JDK：非必须。但是如果想用Java编写appium测试用例的话，那么这些开发环境最好准备着。 使用Java的话，需要导入以下三个包，都是刻骨铭心的总结啊： java-client-1.5.0.jar：appium官方提供的Java客户端，官网上下载： https://https://www.wendangku.net/doc/f58616564.html,/#search|ga|1|g%3Aio.appium%20a%3Ajava-client selenium-server-standalone-2.42.2.jar：selenium官方提供的Jar包，appium 会需要使用到这些类，使用selenium的最新版本搭配appium的最新版本，官网下载，非常的大，30多M gson-2.1.jar：谷歌官方提供的json工具，运行工程时会需要用到，这个百度就能搜到。 这里我先以Appium官网提供的.dmg作为示例说明Appium用法： 安装说明： 1.首先去Appium官网上下载appium.dmg。官网地址： http://appium.io/downloads.html。 需要注意Appium的版本可能跟Mac OS版本和Xcode版本有关系，像我Xcode 是4.5的最新版本就经常用不起来，不过用0.13.0和1.0.0是没问题的，可以多下载几个版本试一下。 2.以我的0.1 3.0版本为例。先把模拟器打开，运行你想录制的程序。打开Appium 以后先授权，然后作如下配置：
量筒或量杯的使用
量筒或量杯的使用 教学目标 1、使学生了解测量液体的体积要用量筒或量杯。 2、使学生理解量筒和量杯的区别。 3、使学生掌握向量筒或量杯注入液体的方法。 4、培养学生收拾仪器的好习惯。 教学重难点 重点：向量筒或量杯注入液体的方法。 难点：理解量筒和量杯的区别。 教学过程 一、导入课题 1、想一想:你知道日常生活中知道的体积的一些数据吗?通常你是在哪里可以看到? 小结:对于象教室一样，由规则的形状构成的物体我们可用公式计算。 2、实验室是用什么仪器来测量液体的体积呢? 测量液体的体积,一般用量杯或量筒.对于液体和不溶于液体的形状不规则的 小物体的体积可用量筒或量杯进行量。（板书课题） 二、新课 （一）量筒和量杯的区别 思考:仔细观察量筒和量杯刻度有什么相同点和不同点? 相同点:都没有”0”刻度。 不同点:量筒中的刻度是均匀的量杯中的刻度是不均匀的刻度越往上越密. （二）有关量筒和量杯的知识： 1、量筒和量杯的测量范围及刻度的单位，有的以“cm”为单位，有的以“ml”为单位。 2、量筒的规格 量筒是用来量取液体体积的一种玻璃仪器，一般规格以所能度量的最大容量（mL）表示，常用的有10mL，20mL，25mL，50mL，100mL，250mL、500mL，1000mL等多种规格。 3、量筒的选择方法 量筒外壁刻度都是以mL为单位。10mL量筒每小格表示0.1mL，而50mL量筒有每小格表示1mL或0.5mL的两种规格，量筒越大，管径越粗，其精确度越低，由视线的偏差所造成的读数误差也就越大。 所以，实验中应根据所取溶液的体积，尽量选用能一次量取的最小规格的量筒。分次量取会引起较大误差。 4、液体的注入方法 向量筒里注入液体时，应用左手拿住量筒，使量筒略倾斜，右手拿试剂瓶，标签对准手心。使瓶口紧挨着量筒口，让液体缓缓流入，待注入的量比所需要的量稍少（约差1mL）时，应把量筒水平正放在桌面上，并改用胶头滴管逐滴加入到所需要的量。 5、量筒的刻度 量筒没有“0”刻度，“0”刻度即为其底部。在实验室做实验时，量筒的刻度面不能背对着自己，这样使用起来很不方便。因为视线要透过两层玻璃和液体，不容易看清。若液体是浑浊的，就更看不清刻度，而且看刻度数字也不顺眼，所以
Appium工具分析
Appium是最近比较热门的框架，社区也很活跃。这个框架应该是是功能最强大的。 它的优点： o开源； o支持Native App、Hybird App、Web App； o支持Android、iOS、Firefox OS； o Server也是跨平台的，你可以使用Mac OS X、Windows或 者Linux； 它的哲理是： 用Appium自动化测试不需要重新编译App； 支持很多语言来编写测试脚本，Java、Javascript、PHP、Python、C#、Ruby等主流语言； 不需要为了自动化测试来重造轮子，因为扩展了WebDriver。（WebDriver是测试WebApps的一种简单、快速的自动化测试框架，所以有Web自动化测试经验的测试人员可以直接上手）； 移动端自动化测试应该是开源的； 它的设计理念： Client/Server架构，运行的时候Server端会监听Client端发过来的命令，翻译这些命令发送给移动设备或模拟器，然后移动设备或模拟器做出响应的反应。正是因为这种架构，所以Client可以使用Appium client libraries多种语言的测试脚本，而且Server端完全
可以部署在服务器上，甚至云服务器。 Session，每个Client连接到Server以后都会有一个Session ID，而且Client发送命令到Server端都需要这个Session ID，因为这个seesion id代表了你所打开的浏览器或者是移动设备的模拟器。所以你甚至可以打开N个Session，同时测试不同的设备或模拟器。Desired Capabilities，其实就是一个键值对，设置一些测试的相关信息来告诉Server端，我们需要测试iOS、还是Android，或者换是WebApp等信息。 Appium Server是Node.js写的，所以可以直接用NPM来进行安装 Appium Clients，Mac OS和Win下提供GUI，不需要装Node.js，方便测试人员操作 相关限制： 如果你在Windows使用Appium，你没法使用预编译专用于OS X 的.app文件，因为Appium依赖OS X专用的库来支持iOS测试，所以在Windows平台你不能测试iOS Apps。这意味着你只能通过在Mac上来运行iOS测试。 总结：在iOS部分是封装了UIAutomation；Android 4.2以上是用UiAutomator，Android 2.3 ~ 4.1用的是Instrumentation，也就说Appium同时封装了UiAutomator和Instrumentation。所以Appium拥有了以上几大框架的所有优点：跨App，支持Native
量筒的使用方法及注意事项
量筒的使用方法 1. 怎样把液体注入量筒？ 向量筒里注入液体时，应用左手拿住量筒，使量筒略倾斜，右手拿试剂瓶，使瓶口紧挨着量筒口，使液体缓缓流入。待注入的量比所需要的量稍少时，把量筒放平，改用胶头滴管滴加到所需要的量。 2. 量筒的刻度应向哪边？ 量筒没有“0”的刻度，一般起始刻度为总容积的1／10。不少化学书上的实验图，量筒的刻度面都背着人，这很不方便。因为视线要透过两层玻璃和液体，若液体是浑浊的，就更看不清刻度，而且刻度数字也不顺眼。所以刻度面对着人才好。 3. 什么时候读出所取液体的体积数？ 注入液体后，等1～2分钟，使附着在内壁上的液体流下来，再读出刻度值。否则，读出的数值偏小。 4. 怎样读出所取液体的体积数？ 应把量筒放在平整的桌面上，观察刻度时，视线与量筒内液体的凹液面的最低处保持水平，再读出所取液体的体积数。否则，读数会偏高或偏低。 5. 量筒能否加热或量取过热的液体？ 量筒面的刻度是指温度在20℃时的体积数。温度升高，量筒发生热膨胀，容积会增大。由此可知，量筒是不能加热的，也不能用于量取过热的液体，更不能在量筒中进行化学反应或配制溶液。 6. 从量筒中倒出液体后是否要用水冲洗量筒？ 这要看具体情况而定。如果仅仅是为了使测量准确，没有必要用水冲洗量筒，因为制造量筒时已经考虑到有残留液体这一点。相反，如果冲洗反而使所取体积偏大。如果要用同一量筒再量别的液体，就必须用水冲洗干净，为防止杂质的污染。 注：量筒一般只能用于精度要求不很严格时使用，通常应用于定性分析方面，一般不用于定量分析，因为量筒的误差较大。量筒一般不需估读，因为量筒是粗量器。 7.关于量筒仰视与俯视的问题 在看量筒的容积时是看水面的中心点 俯视时视线斜向下视线与筒壁的交点在水面上所以读到的数据偏高，实际量取溶液值偏低；仰视时视线斜向上视线与筒壁的交点在水面下所以读到的数据偏低，实际量取溶液值偏高 8量筒不能直接加热，不能在量筒里进行化学反应也不能在量筒里配置溶液 ①量筒容积太小 ②不能在量筒内稀释或配制溶液，决不能对量筒加热。 ③也不能在量筒里进行化学反应注意：在量液体时，要根据所量的体积来选择大小恰当的量筒（否则会造成较大的误差），读数时应将量筒垂直平稳放在桌面上，并使量筒的刻度与量筒内的液体凹液面的最低点保持在同一水平面。 ④反应可能产生热
ECLIPSE使用过程中的一些问题总结
1.Syntax error,parameterized types are only available if source level is1.5 在eclipse中菜单Window----preferences----java-----compiler把右边中的Compiler compliance level改为1.6 右击项目，修改properties，找到java compiler修改compiler compliance level为1.6 ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ 2.Java的Swing入门,继承JFrame报错问题，在使用JFrame时出错 应该是你环境变量配置的问题，先确认下环境变量是否正确， 如果还有问题再看看下面的解决办法：Eclipse默认把这些受访问限制的API设成了ERROR。只要把Windows-Preferences-Java-Complicer-Errors/Warnings 里面的Deprecated and restricted API中的Forbidden references(access rules)选为Warning就可以编译通过。 -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- Appium java环境报https://www.wendangku.net/doc/f58616564.html,ng.NullPointerException错误(2014-12-0417:44:49) 标签：appium java https://www.wendangku.net/doc/f58616564.html,ng.nullpointe分类：手机自动化测试 最近我在学习Appium java环境下的手机自动化测试，于是按照网上说的步骤搭建环境， 可是一步步地设置完成后，右击刚刚新建的测试用例，选择“JUNIT”运行的时候， 弹出一下对话框架，报“an internal error occurred during:‘Launching LoginTest’https://www.wendangku.net/doc/f58616564.html,ng.NullPointerException”错误， 然后没有任何输出。这下傻了，只好去网上查一下，网上的问题是五花八门，各种尝试后发现没有解决掉问题，只好自己排查了。 排查问题 1，查看各位引用，Appium，selenium,junit的包都包含了，在Build path里面设置正确，此处没有问题。 2，APK的各种情况，版本安装是否正确，要测试的和提供的APK的版本是否一致。经查看，是一致的，此处Pass！ 3，Capabilities各种参数的设置，对比了网上提供的实例和我以前用Python写的，运行成功的测试用例的设置， 发现完全一致，也没有任何问题。 4，现在只好查看一下Eclipse的问题了，查看WorkSpace下的.metadata文件夹下的.log文件，看一下是否存在问题。 经查看，发现有org.eclipse.jdt.junit相关的错误，于是我就在Eclipse下查找这个jdt.junit相关的插件， 发现没有找到，现在问题就定位到了，肯定是这个插件出问题了！！ 解决问题
量筒的使用简介【教科版小学科学精品资源】
量筒的使用简介 1.怎样把液体注入量筒？ 向量筒里注入液体时，应用左手拿住量筒，使量筒略倾斜，右手拿试剂瓶，使量筒 瓶口紧挨着量筒口，使液体缓缓流入。待注入的量比所需要的量稍少时，把量筒放平，改用胶头滴管滴加到所需要的量。 2.量筒的刻度应向哪边？ 量筒没有“0”的刻度，一般起始刻度为总容积的1/10。不少化学书上的实验图，量筒的刻度面都背着人，这很不方便。因为视线要透过两层玻璃和液体，若液体是浑浊的，就更看不清刻度，而且刻度数字也不顺眼。所以刻度面对着人才好。 3. 什么时候读出所取液体的体积数？ 注入液体后，等1～2分钟，使附着在内壁上的液体流下来，再读出刻度值。否则，读出的数值偏小。 4.怎样读出所取液体的体积数？ 应把量筒放在平整的桌面上，观察刻度时，视线与量筒内液体的凹液面的最低处保持水平，再读出所取液体的体积数。否则，读数会偏高或偏低。 5. 量筒能否加热或量取过热的液体？ 量筒面的刻度是指温度在20℃时的体积数。温度升高，量筒发生热膨胀，容积会增大。由此可知，量筒是不能加热的，也不能用于量取过热的液体，更不能在量筒中进行化学反应或配制溶液。 6. 从量筒中倒出液体后是否要用水冲洗量筒？ 这要看具体情况而定。如果仅仅是为了使测量准确，没有必要用水冲洗量筒，因为制造量筒时已经考虑到有残留液体这一点。相反，如果冲洗反而使所取体积偏大。如果要用同一量筒再量别的液体，就必须用水冲洗干净，为防止杂质的污染。 7.关于量筒仰视与俯视的问题 在看量筒的容积时是看水面的中心点 俯视时视线斜向下视线与筒壁的交点在水面上所以读到的数据偏高，实际量取溶液值偏低 仰视是视线斜向上视线与筒壁的交点在水面下所以读到的数据偏低，实际量取 1
robot framework安装和使用
Robot Framework +Appium的简单教程 RF+Appium介绍 网上文章较多，不做赘述 Robot Framework Appium RF 的安装和配置 在使用RF（Rebot framework）的时候需要Python 或Jython 环境，具体可根据自己的需求来确定。本文以在有Python 的环境的机器上安装和使用RF 为例。 在配置过程中需要安装如下包：python 2.7、wxPython、robot framework、robot framework ride、robot framework selenium library。 安装Python 2.7 RF 框架是基于Python 语言的，所以一定要有Python 环境。可以通过下面的下载页面下载对应的Python 版本。 下载页面：https://https://www.wendangku.net/doc/f58616564.html,/downloads/。 下载完成后，选择默认项进行安装 安装完后，需要设置环境变量：计算机—属性—高级系统设置—环境变量—系统变量—Path，写入C:\Python27 和C:\Python27\Scripts（更改为您指定路径即可）。
同时我们也可以通过DOS 环境来验证安装的Python 信息。 安装WxPython 下载页面： https://www.wendangku.net/doc/f58616564.html,/download.php#stable。 在选择版本下载的时候要注意选择与Python 版本对应的版本，并且选择unicode 版本，比如版本：wxPython2.8-win32-unicode-py26.exe，否则安装完成后不能支持中文。 下载完成后，选择默认项进行安装即可。 https://https://www.wendangku.net/doc/f58616564.html,/projects/wxpython/files/wxPython/2.8.12.1/ 安装PyCrypto 下载页面：https://www.wendangku.net/doc/f58616564.html,/python/modules.shtml#pycrypto。 选择对应的pycrypto installer 版本，进行默认安装。需要在安装库（如SHHLibrary）之前进行安装，否则会出现错误“Can't find vcvarsal.bat”。 安装Robot Framwork 进入Python 的安装路径，执行命令“pip install robotframework”或者通过下载页面 https://https://www.wendangku.net/doc/f58616564.html,/pypi/robotframework下载源码。 解压后，执行命令“python setup.py install”进行安装。进入Python 的安装路径，执行命令“pip install robotframework”。 pip install robotframework easy_install robotframework （3.0）
量筒的使用
化学实验基本技能训练（二） 量筒的使用 温故互查 1、称量时：把药品放在盘，在盘放入砝码，先加质量的砝码，再加质量 的砝码，最后移动直到天平平衡。没有腐蚀性的药品应放在上称量，有腐蚀性的药品应放在中称量。 药品的质量= 的质量+ 的质量。 2.一位同学用托盘天平称量12.5g药品，在添加药品后发现指针向右偏转，此时他应该（） A.减少右盘中的砝码 B.向左盘加入药品 C. 游动游码 D.调节天平的平衡螺母 3、托盘天平调平后，在左右两盘上放上大小质量相同两张滤纸,然后在左盘上放上食盐粉末，右盘上放1个5g砝码和1个10g砝码，游码标尺示数如下图，此时天平平衡，则被称量的食盐的质量是、若在称量时食盐放在了右盘，砝码放在了左盘，则被称量的食盐的质量是。 设问导读 学生活动一、如何正确量取一定量液体的体积？ 请阅读课本P42，完成下列问题： 1、用量筒量取液体时，先向量筒里倾倒液体至接近刻度，然后将量筒在桌面上，再用滴加至。 2、读数时，视线与量筒内保持。不要用量筒盛放的物质，也不要在量筒中。 3、如图所示，10mL的量筒内液体的体积为____________ml。 学生活动二 有下列仪器：50ml量筒、10ml量筒、胶头滴管等，请选择合适的仪器正确的量取8ml水。学生活动三 1、用50ml量筒正确量取40ml水， 视线与液体凹液面的最低处保持水平读数为， 若某学生在读数时俯视读数，则读数40ml， 仰视读数，读数40ml（填大于或小于）
2、某学生用量筒量取40ml液体时，量取时俯视读数，则实际量取液体的体积40ml(填大于或小于），若量取时仰视读数，则实际量取液体的体积40ml (填大于或小于） 反思小结 1、用量筒量取一定量的液体时，视线应与量筒内保持水平， 2、用量筒量取一定量的液体时，若俯视读数，读数，而实际量取液体的体 积，若仰视读数，读数，而实际量取液体的体积。（选偏大或偏小） 当堂检测 1.在化学实验中，某学生要量取48mL蒸馏水，最好选用的仪器是（） A. 100mL的量筒 B.100mL的量筒胶头滴管 C. 50mL的烧杯 D.50mL的量筒胶头滴管 2.下列实验基本操作正确的是( ) A.称量食盐 B.检查装置气密性 C.量筒读数 D.量筒读数 3.小亮同学实验中测得的下列数据中，不合理的是( ) A.用10 mL量筒量取8.55 mL水 B.用托盘天平称得某固体样品的质量为8.5 g C.用体温计测得自己的体温为37.0 ℃ 拓展延伸 1.用托盘天平称量烧杯和药品的质量， 当天平达到平衡时， 所用砝码及游码的位置如下图所示： (1)所称量的烧杯和药品的总质量是 g。 (2)由于操作错误，误将所称量的烧杯和药品放在了右盘， 则所称量的烧杯和药品的实际质量是 g. 2.某学生用量筒量取液体，视线与液体凹液面的最低处保持水平，读数为30mL，将液体倒出一部分后，俯视读数为20mL，则该同学实际倒出的液体体积为（） A．大于10mL B．小于10mL C．等于10mL D．无法确定
Appium测试环境搭建(python 实例)
Appium 自动化测试环境配置(附实例) （python） 本文档对appium自动化测试平台的环境搭建给出指导。自动化测试的语言选择python（python3.4）,系统环境为Win7(x64)，除了环境配置外，最后给一个简单的appium实例，讲解了详细的过程，大家可以运行一下。 一、配置环境步骤说明 1.说明： 整个环境搭建分为java环境，安卓开发环境，安卓虚拟机，python，appium 五个主要的步骤 2.软件准备 JDK : 官网下载（官网URL）（记得要下载X64版本的），当前使用jdk-7u80-windows-x64 云盘下载地址：https://www.wendangku.net/doc/f58616564.html,/s/1bPdeO2 安卓开发环境：直接使用adt集成包，官网下载（官网URL）或者这个路径下载https://www.wendangku.net/doc/f58616564.html,/ ，当前使用dt-bundle-windows-x86_64-20140321 云盘下载地址：https://www.wendangku.net/doc/f58616564.html,/s/1bphXWsf 安卓虚拟机：Gemotion（可选，不必须） 云盘下载地址： Python：官网下载（官网URL）当前使用python3.4 云盘地址：https://www.wendangku.net/doc/f58616564.html,/s/1slwy5zR Appium: appium 依赖于node.js，其下载地址https://www.wendangku.net/doc/f58616564.html,/download/） 云盘地址： Appium 下载地址： 二、Java环境配置 1.安装jdk和jre，尽量不要选择默认路径的program files路径下面（路径中带空格可能会引起不可预见的问题）。 2.设置环境变量 计算机→属性→高级系统设置→高级→环境变量 a.系统变量→新建JAVA_HOME 变量。 变量值填写jdk的安装目录（本人是E:\Java\jdk1.7.0) b.系统变量→寻找Path 变量→编辑 在变量值最后输入%JAVA_HOME%\bin;%JAVA_HOME%\jre\bin; （注意原来Path的变量值末尾有没有;号，如果没有，先输入；号再输入上面的代码） c.系统变量→新建CLASSPATH 变量 变量值填写.;%JAVA_HOME%\lib;%JAVA_HOME%\lib\tools.jar（注意最前面有一点） d.检验是否配置成功运行cmd 输入java -version （java 和-version 之间有空格） 显示版本信息则说明安装和配置成功。 三、安卓开发环境配置 1.解压adt集成包到合适的路径下面，比如D:\adt\ 2.设置安卓环境变量 配置环境变量，设置ANDROID_HOME 系统变量为你的Android SDK 路径，并把tools和platform-tools两个目录加入到系统的Path路径里。 添加变量名：ANDROID_HOME 值: D:\adt\sdk
用 Pytest+Appium+Allure 做 UI 自动化的那些事
文本主要介绍下Pytest+Allure+Appium 记录一些过程和经历，一些好用的方法什么的，之前也没写过什么文章，文章可能有点干，看官们多喝水 主要用了啥: ?Python3 ?Appium ?Allure-pytest ?Pytes t Appium 直接执行adb shell 方法 # Appium 启动时增加--relaxed-security 参数 Appium 即可执行类似ad b shell的方法 > appium -p 4723--relaxed-security # 使用方法 def adb_shell(self, command, args, includeStderr=False): """ appium --relaxed-security 方式启动 adb_shell('ps',['|','grep','android']) :param command:命令 :param args:参数 :param includeStderr: 为 True 则抛异常 :return: """ result = self.driver.execute_script('mobile: shell',{ 'command': command, 'args': args, 'includeStderr': includeStderr, 'timeout':5000 }) return result['stdout'] Appium 直接截取元素图片的方法 element = self.driver.find_element_by_id('cn.xxxxxx:id/login_si gn') pngbyte = element.screenshot_as_png
量筒的使用
量筒的使用 量筒知识点与有关习题 一、量筒不能加热、不能做反应容器、不能用于配置溶液 二、选择量筒时应根据所取溶液的体积，尽量选用能一次量取的最小规格的量筒。 在量取一定量的液体时，除了量筒外还应该选择胶头滴管 例题1:量取40 ml酒精，应选用的仪器是( )。 A(10 ml的量筒 B(100 ml的量筒 C(50 ml的量筒和滴管 D(100 ml的量筒和滴管 三、量简没有“0”的刻度 读数时应把量筒放平，观察刻度时，视线与量筒内液体的凹液面的最低处保持水平，再读出所取液体的体积数。否则，读数会偏高或偏低。(可以通过画图法判断) 根据实验的目的不同，分为以下两种情况 (1)量取一定液体的体积(即对量筒里的液体读数)仰视读数偏小、俯视偏大 画图时先将眼睛与凹液面的最低处连线，直线与筒壁的交点就是所获得的读数 (2)量取一定体积的液体(即对着空量筒的某刻度倾倒一定量的液体) 仰视取液偏多、俯视取液偏少 画图时先将眼睛与筒壁上的刻度连线，直线的延长线所对应的凹液面即为所取的液体量 例题2:某同学用量筒取液体，量筒平稳且面向刻度线，初次仰视液面，读数为19毫升，倾倒出部分液体后，俯视液面，读数是11毫升，则实际倾倒出液体的体积是:
A8毫升 B大于8毫升 C小于8毫升 D无法判断 解析:本题旨在考查有关量筒的使用。正确使用量筒的方法是:将量筒放平，面 对刻度，视线与液体凹液面的最低点保持水平。如果仰视液体凹液面的最低处，会造成读数偏小;如果俯视则会使读数偏大。(如下图所示) 例3 某同学用量筒取液体，量筒平稳且面向刻度线，初次俯视液面，读数为 19毫升，倾倒出部分液体后，仰视液面，读数是11毫升，则实际倾倒出液体的体 积是: A8毫升 B大于8毫升 C小于8毫升 D无法判断 例4 某同学用量筒取液体，量筒平稳且面向刻度线，初次视线与量筒内液体的 凹液面的最低处保持水平，读数为19毫升，倾倒出部分液体后，俯视液面，读数 是11毫升，则实际倾倒出液体的体积是: A 8毫升 B大于8毫升 C小于8毫升 D无法判断 例5 某同学用量筒取液体，量筒平稳且面向刻度线，初次视线与量筒内液体的 凹液面的最低处保持水平，读数为19毫升，倾倒出部分液体后，初次视线与量筒 内液体的凹液面的最低处保持水平，读数是11毫升，则实际倾倒出液体的体积是: A 8毫升 B大于8毫升 C小于8毫升 D无法判断
量筒的读数方法
量筒的读数方法 量筒的读数 量筒是化学实验中常用的一种仪器，学生们应该要掌握量筒的度数的基本操作。化学实验操作中，正确的量筒读数方法是：量筒水平放置，视线与量筒内液体最低凹液面处保持水平，再读出所取液体的体积。即：眼睛、刻度线、凹液面的最低处，三点保持在同一水平线上。 量筒读数的正确流程是 ①读数前，当往量筒中注入液体后，一般不要马上读数，要让附着在量筒内壁上的液体流下来再读数，否则读出值会有偏小。 ②读数时，平视是正确的读数方法。仰视和俯视是两种错误读数法，如果仰视（从下往上看）读出值会小于实际值，俯视（从上往下看），读出值会大于实际值。 如图：量筒内液体实际体积为44ml，仰视时会误认为液体体积为 43ml，即读出值偏低，俯视时，会误认为液体体积为45ml，即读出值偏高。 此外，我们尤其要注意一点，仰视和俯视确实会导致误差，但是读数和实际数值相比，究竟是大还是小，还和刻度线的朝向有关系。这一点同学们尤其要注意。 三条直线分别代表了三种读数方法：Ac代表俯视，Bb代表平视（正确读法）；Ca代表仰视。我们知道量筒的刻度线示数越靠下越小。（1）若刻度线在左边，则三种方法读数结果关系是：俯视读数（Ac）>平视读数（Bb）>俯视读数（Ca） (2)若刻度线在右边，则三种方法读数结果关系式：俯视读数（Ca）>
平视读数（Bb）>俯视读数（Ac） 提示：刻度线和视线在同一侧才是正确的读数方法！同学们要注意！ 例：某学生用量筒取液体，量筒放平稳后，初次读数时仰视，读数为10ml，加入部分液体后平视，读数为15ml，则该学生实际加入量筒内的液体体积（） A、一定大于5ml B、一定小于5ml C、一定等于5ml D、可能大于也可能小于5ml 解析：利用图示法分析 答案：B ③读数后，读数后应立即把液体倒在指定的容器中，倾倒完毕后将量筒小嘴在容器壁上轻轻刮一下，最后用清水冲洗量筒，以备下次使用。 例：向量筒注入水，俯视读数为Mml，倒出一部分水后，仰视读数为Nml，则实际倒出来的水的体积是（） A、（M-N）ml B、大于（M-N）ml C、小于（M-N）ml D、大于或等于（M-N）ml 解析：用图示法分析，参见例2。 答案：C 小结：量筒的度数要因地制宜，根据题目实际情况，一般有这么两种。 根据实验的目的不同，分为以下两种情况 （1）量取一定液体的体积（即对量筒里的液体读数）仰视读数偏小、俯视偏大 画图时先将眼睛与凹液面的最低处连线，直线与筒壁的交点就是所获得的读数 （2）量取一定体积的液体（即对着空量筒的某刻度倾倒一定量的液体） 仰视取液偏多、俯视取液偏少 画图时先将眼睛与筒壁上的刻度连线，直线的延长线所对应的凹液面即为所取的液体量。 量筒的度数是最基本的实验操作，虽然简单，但是考试中经常出现，同学们要做好掌握。
量筒或量杯的使用图文稿
量筒或量杯的使用 集团文件版本号：（M928-T898-M248-WU2669-I2896-DQ586-M1988）
量筒或量杯的使用教学目标 1、使学生了解测量液体的体积要用量筒或量杯。 2、使学生理解量筒和量杯的区别。 3、使学生掌握向量筒或量杯注入液体的方法。 4、培养学生收拾仪器的好习惯。 教学重难点 重点：向量筒或量杯注入液体的方法。 难点：理解量筒和量杯的区别。 教学过程 一、导入课题 1、想一想:你知道日常生活中知道的体积的一些数据吗通常你是在哪里可以看到 小结:对于象教室一样，由规则的形状构成的物体我们可用公式计算。2、实验室是用什么仪器来测量液体的体积呢? 测量液体的体积,一般用量杯或量筒.对于液体和不溶于液体的形状不规则的 小物体的体积可用量筒或量杯进行量。（板书课题） 二、新课 （一）量筒和量杯的区别 思考:仔细观察量筒和量杯刻度有什么相同点和不同点?
相同点:都没有”0”刻度。 不同点:量筒中的刻度是均匀的量杯中的刻度是不均匀的刻度越往上越密.（二）有关量筒和量杯的知识： 1、量筒和量杯的测量范围及刻度的单位，有的以“cm”为单位，有的以“ml”为单位。 2、量筒的规格 量筒是用来量取液体体积的一种玻璃仪器，一般规格以所能度量的最大 容量（mL）表示，常用的有10mL，20mL，25mL，50mL，100mL，250mL、500mL，1000mL等多种规格。 3、量筒的选择方法 量筒外壁刻度都是以mL为单位。10mL量筒每小格表示0.1mL，而50mL 量筒有每小格表示1mL或0.5mL的两种规格，量筒越大，管径越粗，其 精确度越低，由视线的偏差所造成的读数误差也就越大。 所以，实验中应根据所取溶液的体积，尽量选用能一次量取的最小规格的量筒。分次量取会引起较大误差。 4、液体的注入方法 向量筒里注入液体时，应用左手拿住量筒，使量筒略倾斜，右手拿试剂瓶，标签对准手心。使瓶口紧挨着量筒口，让液体缓缓流入，待注入 的量比所需要的量稍少（约差1mL）时，应把量筒水平正放在桌面上，并改用胶头滴管逐滴加入到所需要的量。 5、量筒的刻度
基于appium的性能自动化使用说明
一、关于appium 1、概念 Appium是一个开源的，适用于原生或混合移动应用应用（ hybrid mobile apps）的自 动化测试平台. Appium应用WebDriver: JSON wire protocol 驱动安卓和iOS移动应用. 2、特点 A、开源、跨平台（支持ios、android、hybrid） B、基于 Apple 、 Google原生UIAutomator框架，支持所有自动化apis C、使用 Selenium JSON Wire Protocol，支持selenium支持的语言及selenium webdriver； 二、环境依赖 1、开发环境 iOS Mac OSX 10.7+ XCode 4.5+ w/ Command Line Tools Android Mac OSX 10.7+ or Windows 7+ or Linux Android SDK ≥ 16 (SDK < 16 in Selendroid mode) 2、Android注意事项 A、需要安装jdk、eclipse、sdk保证adb shell等正常运行 B、Root过的手机 or 模拟器。Eg.blue stacks 不要用google原生模拟器，超级慢； 不要用genymotion。卫士不支持在genymotion上安装； C、Android sdk最低版本支持api level 18。因此选择device or emulator时注意 系统版本号 D、尽量不要选用miui，MX m9之类定制rom； 三、a ppium安装 1、下载路径 https://https://www.wendangku.net/doc/f58616564.html,/appium/appium.app/downloads/ 下载下载1.1及以上版本 2、安装包，解压，appium.exe,执行测试工程前必须启动appium服务 两种方式： A、点击appium.exe，右上角有启动按钮，无需设置任何参数 B、Cmd下运行命令：appium