CPLEX引擎是一个非线性整数规划求解器，可以用于解决CP（Constraint Programming）公式化问题。CPLEX引擎可以处理线性模型，但不能直接处理非线性模型。因此，在不转换模型的情况下，如果CP公式化问题是非线性的，CPLEX引擎可能无法解决。

以下是一个使用CPLEX引擎解决线性模型的Python代码示例：

import docplex.cp.model as cp

# 创建模型
model = cp.CpoModel()

# 定义变量
x = model.integer_var(name='x', min=0, max=10)
y = model.integer_var(name='y', min=0, max=10)

# 添加约束
model.add(x + y <= 5)

# 设置目标函数
model.set_objective(cp.maximize(x + 2*y))

# 求解模型
solution = model.solve()

# 打印结果
print(f'Objective value: {solution.get_objective_value()}')
print(f'x = {solution.get_value(x)}')
print(f'y = {solution.get_value(y)}')

在这个示例中，我们使用CPLEX引擎解决了一个简单的线性模型。首先，我们创建了一个CP模型，然后定义了两个整数变量x和y，设定了它们的范围。接下来，我们添加了一个约束，将x和y的和限制在5以内。最后，我们设置了一个目标函数，目标是最大化x + 2y。通过model.solve()求解模型，并使用solution对象获取结果。

需要注意的是，如果CP公式化问题是非线性的，可以尝试将其转换为线性模型或使用其他适用的求解器来解决。