在使用IBM ILOG CPLEX求解大规模优化问题时，可能会遇到内存不足或求解时间过长的问题。这些问题通常是由于模型规模大、约束多、变量复杂所致。以下是针对这两个常见问题的解决方案：

一、CPLEX内存不足怎么办：

当CPLEX内存不足时，可以尝试以下方法来优化内存使用：

减少变量和约束：检查模型结构，简化不必要的变量和约束。如果有冗余或不必要的条件，删除它们可以显著降低内存消耗。

启用节点文件：CPLEX可以将部分内存存储转移到磁盘中，以减少内存需求。可以通过设置NodeFile参数来实现，将部分节点信息存储在硬盘上，而不是全都放在内存中。

设置WorkMem限制：WorkMem参数可以控制CPLEX使用的最大内存，合理设置可以避免超出系统内存的情况。例如，可以通过model.parameters.workmem.set()调整内存上限。

调整求解节点限制：在MIP问题中，可以通过减少求解树节点数限制内存消耗。可以设置mip.limits.nodes参数来限制节点数量：

减少数据精度：在非整数问题中，如果模型允许，可以通过降低数据精度减少内存占用。可以在模型输入时限制数据精度来减少数据存储量。

二、CPLEX求解时间长：

当CPLEX求解时间过长时，可以通过以下方式优化求解时间：

设置时间限制：在一些应用场景下，可能并不需要精确最优解，而只需在限定时间内获得一个可行解。这时可以设置时间限制：

调整求解精度：对于混合整数规划问题，可以设置MIPGap来调整最优解的精度。降低精度可以显著减少求解时间：

使用并行计算：CPLEX支持多线程求解，可以根据系统资源增加并行线程数，以加快求解速度：

启用分枝策略：在混合整数规划中，通过设置分枝策略优化求解效率。例如，可以启用mip.strategy.branch参数调整分枝策略，选择合适的分枝方式。

使用预求解和切割平面：CPLEX内置的预求解和切割平面策略能够减少变量和约束数量。启用这些功能可以有效缩短求解时间。

总结：

当CPLEX遇到内存不足或求解时间过长的问题时，可以通过减少模型规模、调优参数和设置求解条件等多种方式来优化。合理配置和调整可以显著改善求解效率，使CPLEX更适合实际应用需求。