0

我有这个具有 1 个二进制变量 (x_i) 的 cplex 模型。现在我有 2 个关于它的 cplex 解决方案的问题（我把它们放在一篇文章中，因为它们是相关的）。

第一：对于我的模型，我得到了 26 个解决方案，但我知道实际上还有更多解决方案。如何在 cplex 中生成解决方案？有什么办法可以增加解的数量吗？

第二：我想使用解决方案池访问所有解决方案，但是当我尝试打印所有解决方案时，它会打印所有现有变量（显然我只需要等于 1 的变量）及其值。

这是我的解决方案池代码：

def generate_soln_pool(mdl):      
    cpx = mdl.get_cplex()
    cpx.solnpoolintensity=4
    cpx.solnpoolagap=0
    cpx.populatelim=100000
    try:
        cpx.populate_solution_pool()
    except CplexSolverError:
        print("Exception raised during populate")
        return []
    numsol = cpx.solution.pool.get_num()
    print(numsol)
    nb_vars = mdl.number_of_variables
    sol_pool = []
    for i in range(numsol):

        x_i = cpx.solution.pool.get_values(i)
        assert len(x_i) == nb_vars
        sol = mdl.new_solution()
        for k in range(nb_vars):
            vk = mdl.get_var_by_index(k)
            sol.add_var_value(vk, x_i[k])
        sol_pool.append(sol)
    return sol_pool

bm=CModel()
pool = generate_soln_pool(bm)
for s, sol in enumerate(pool,start=1):
        print(" this is solution #{0} of the pool".format(s))
        sol.display()

这是我的输出的一部分：

x_0 = 0
x_1 = 0
x_2 = 0
x_3 = 0
x_4 = 0
x_5 = 0
x_6 = 0
x_7 = 0
x_8 = 0
x_9 = 0
x_10= 0
x_11 = 1
x_12 = 0
x_13 = 0
.
.
.
4

1 回答 1

3

我猜您从文档中的示例中获取了参数设置？这些参数将使 CPLEX 枚举所有最优解。如果您想要所有解决方案，则必须将解决方案池差距设置为非常大的值。

CPLEX 有许多方法可以生成解决方案，但它大致遵循由启发式方法增强的标准分支定界方案。

当然，解决方案对每个变量都有一个值。如果您只想要某些变量，那么您可以使用 Python 提供的各种过滤和理解类型。例如，要获取解决方案中为 1 的二进制变量的索引，您可以执行以下操作：

indices = [j for j, a in enumerate(cpx.solution.pool.get_values(i)) if a > 0.5]

编辑：查看并运行代码后，我们发现了问题所在：

  1. 代码只设置了绝对间隙参数，它也应该设置相对间隙参数。

  2. 代码设置参数，如cpx.solnpoolintensity = 4. 这不是设置参数的正确方法。该语句只会在对象中创建一个被其余代码忽略的新属性。

设置参数以枚举（最多）4000 个解决方案的正确方法是

cpx.parameters.mip.pool.intensity.set(4)
cpx.parameters.mip.pool.absgap.set(1e75)
cpx.parameters.mip.pool.relgap.set(1e75)
cpx.parameters.mip.limits.populate.set(4000)
于 2020-03-19T15:14:07.133 回答