下面是一个使用CPLEX求解并保存结果的示例代码：

import cplex
import numpy as np

# 重新生成数据
# ...

# 创建一个CPLEX求解器对象
solver = cplex.Cplex()

# 创建变量
# ...

# 创建目标函数
# ...

# 创建约束条件
# ...

# 设置流控制参数
solver.parameters.mip.limits.solutions.set(1)  # 设置只求解一个可行解

# 求解模型
solver.solve()

# 检查求解状态
status = solver.solution.get_status()
if status == cplex.SolutionStatus.Optimal:
    print("Optimal solution found")
elif status == cplex.SolutionStatus.Feasible:
    print("Feasible solution found")
else:
    print("No solution found")

# 获取结果
opt_solution = solver.solution.get_values()
opt_obj_value = solver.solution.get_objective_value()

# 保存结果到文件
np.savetxt("solution.csv", opt_solution, delimiter=",")

# 关闭求解器对象
solver.end()

这是一个简单的示例代码，你可以根据你的具体问题进行适当的修改和扩展。在代码中，我们使用CPLEX求解器对象solver来定义变量、目标函数和约束条件。通过设置solver.parameters.mip.limits.solutions.set(1)，我们告诉CPLEX只求解一个可行解。最后，我们使用solver.solution.get_values()获取解决方案的变量值，并使用np.savetxt()将结果保存到solution.csv文件中。