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我正在使用 Gurobi 和 java 来解决 ILP 问题。我设置了所有并启动程序。但是 Gurobi 甚至没有尝试解决我的问题，而是给了我一个空的解决方案，所有变量都设置为 0。

在松弛步骤期间，Gurobi 显示该函数的最小值为 -246。这与下一步相反，gurobi 显示最优解为 0。

Gurobi 的输出是：

Optimize a model with 8189 rows, 3970 columns and 15011 nonzeros
Variable types: 0 continuous, 3970 integer (0 binary)
0 0 0 1.0E100 -1.0E100 0 0
**** New solution at node 0, obj 0.0
Found heuristic solution: objective 0.0000000

Root relaxation: objective -2.465000e+02, 4288 iterations, 0.08 seconds

     Nodes    |    Current Node    |     Objective Bounds      |     Work
  Expl Unexpl |  Obj  Depth IntInf | Incumbent    BestBd   Gap | It/Node Time


 0     0 -246.50000    0  315    0.00000 -246.50000     -      -    0s


 Cutting planes:
  MIR: 907

 Explored 0 nodes (5485 simplex iterations) in 0.70 seconds
 Thread count was 1 (of 1 available processors)
 Optimal solution found (tolerance 1.00e-04)
 Best objective 0.000000000000e+00, best bound 0.000000000000e+00, gap 0.0%
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Gurobi 报告说它找到了一个最佳解决方案。所有变量的值为 0 的解决方案是最优的（它不是“空解决方案”）。目标为 -246.5 的解决方案是针对松弛问题的。松弛问题忽略了强制变量取整数值的约束。目标值为 0 的解决方案是您制定原始问题的解决方案。

您报告的症状（您显然不想要的全 0 解决方案）可能是由反向目标函数引起的。您是否有可能想要最大化而不是最小化？

于 2011-09-20T23:27:40.743 回答