学习Cplex即使没有编程基础也是可行的，以下是一些建议的步骤：
掌握基础编程概念
学习基本的编程概念，如变量、数据类型、控制结构（条件语句、循环语句）、函数等。这些是编程的基石，对于理解Cplex的编程模型非常重要。
选择合适的编程语言
虽然Cplex可以直接与多种编程语言（如C++、Java、Python等）交互，但Python因其简洁的语法和丰富的库支持，常被用作入门语言。你可以先学习Python，然后再学习C++或Java。
学习Cplex的基本用法
阅读Cplex的官方文档和教程，了解其数据类型、变量类型、约束条件、目标函数等基本概念。
通过编写简单的Cplex程序来实践，例如求解线性规划问题。可以从一些基本的例子开始，逐步增加难度。
参考示例和案例
查找和学习一些Cplex的示例程序和案例，这些资源可以帮助你理解如何在实际问题中应用Cplex。
参与在线社区和论坛，如Stack Overflow或Cplex用户论坛，提问和解答问题，与其他学习者交流经验。
构建项目
通过构建实际的项目来应用Cplex，这有助于巩固所学知识并提高编程能力。可以从简单的项目开始，如求解运输问题、资源分配问题等，逐步增加项目的复杂度。
持续学习和实践
Cplex是一个复杂的优化工具，需要不断学习和实践才能熟练掌握。定期阅读最新的Cplex文档和资料，关注其最新动态和功能改进。
```python
import cplex
创建一个CPLEX优化对象
prob = cplex.Cplex（）
定义目标函数
prob.objective.set_sense（cplex.Objective.Minimize）
prob.objective.add_expr（2*cplex.Variable（"x"） + 3*cplex.Variable（"y"））
定义约束条件
prob.add_constraint（2*cplex.Variable（"x"） + 3*cplex.Variable（"y"） >= 20）
prob.add_constraint（cplex.Variable（"x"） + cplex.Variable（"y"） >= 10）
prob.add_constraint（cplex.Variable（"x"） >= 0）
prob.add_constraint（cplex.Variable（"y"） >= 0）
求解问题
prob.solve（）
输出结果
print（"Status:", prob.status）
print（"Optimal value:", prob.objective.get_value（））
print（"Variable x:", prob.variable（"x"）.get_solution（））
print（"Variable y:", prob.variable（"y"）.get_solution（））
```
通过以上步骤和示例代码，你可以逐步掌握Cplex的使用，并应用于实际问题中。保持耐心和持续的努力是成功的关键。