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python - CVXPY 和 CBC 的供应链优化问题

我有一个关于 cvxpy 系统地选择导致目标函数值相同的解决方案的能力的问题。

让我们以一个典型的供应链优化问题为例：

  1. 有一种产品由客户 A、B、C 订购。

  2. 该产品的需求量分别为 100 件、200 件和 100 件（总需求量为 400 件）。

  3. 可用供应量为 250 件（因此，有 150 件短缺）。

  4. 每个客户为产品支付相同的价格（10 美元/件）。

  5. 目标是以使收入最大化的方式在客户之间分配该产品。

  6. 由于单价相同，因此有多种可能的解决方案/分配备选方案导致目标函数的最优值为 2500 美元（即总分配乘以单价）。

有没有办法将参数作为参数传递给求解器（例如，CBC 或 cvxpy）应该选择哪个分配方案？默认情况下，求解器按照先到先得的原则进行分配，而预期分配是与需求成比例的分配。

您的帮助和帮助将不胜感激。

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python - 使用带有 cvxpy 语法的 python-mip 库

我需要使用 CBC 求解器来解决混合整数优化问题，但是在目标环境中我不能使用作为外包软件安装的 CBC 求解器，它必须是 python 库的一部分。为了克服这个问题，我找到了内置 CBC 求解器附带的mip 库https://pypi.org/project/mip/ https://docs.python-mip.com/en/latest/index.html ，它可以仅在导入此库后使用，无需单独安装 CBC 求解器。我的问题是，我已经有大量用 cvxpy 编写的代码（使用这个单独的 CBC 求解器）。现在的问题是，是否有可能使用 mip 库中内置的 CBC，但从常规 cvxpy 接口使用它？无需更改代码，将所有内容重写为 mip sytax 等。

我需要重写为 mip 语法的示例代码：

提前谢谢了！

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multithreading - Pyomo：向 cbc 求解器发送 options="threads" 会导致错误

可以在命令行中激活多线程：

但是当我尝试在 pyomo 代码中激活这个选项时

我收到一个错误：

有任何想法吗？

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coin-or-cbc - 在 python 中调用 cbc 求解器时如何解决此错误：应用程序无法正确启动

我从https://bintray.com/coin-or/download/Cbc#下载了 cbc ，我也安装了 MinGW，但还是报错。任何人都知道如何解决这个问题？谢谢！错误消息：应用程序无法正确启动 (0xc000007b)

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optimization - 多次运行时，Coin-or-Cbc 无法在同一时间 CPU 中解决同一实例

我想知道为什么如果我们在 Cbc Coin 中运行多次完全相同的实例 - 或者，我们总是得到相同的解决方案，但不是在相同的解决时间。是因为在分支和切割过程中随机选择吗？是因为线程问题吗？

如果有人有想法请告诉我。

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python - 使用 Python cvxpy 和 Python_MIP() 处理不可行的解决方案（CBC 求解器）

在使用 cvxpy 和 Python MIP (CBC) 作为求解器的 MIP 工具中，我正在寻找一种方法来生成用于记录目的的不可行解决方案的细节。有谁知道这是否存在？我正在阅读 CPLEX 具有这种能力（功能）来指出特定的约束违规。

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performance - CBC求解器：截止选项被忽略

我正在研究 CBC MILP Solver，版本：2.9.9。

我尝试加快我的最小化问题并设置opt.options['cutoff'] = 1000而不是默认值 1e+50。

但日志仍然显示：

所以它没有效果。如何正确使用此选项？

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python - 使用 Pyomo 设置 CBC

我的目标是将 cbc 与 pyomo 库一起使用。我在互联网上找到了一些资源，但我仍然无法使用它。

这是我到目前为止所尝试的：

1/ 在 AMPL 上下载 64 位 Windows 的二进制文件 cbc.exe：https ://ampl.com/products/solvers/open-source/

2/ 将二进制文件放在我项目的根文件夹中（分别放在执行模块的文件夹中）

3/ 将二进制文件添加到路径中（根文件夹和执行模块的文件夹）

4/SolverFactory('cbc.exe')

我收到以下错误：

WARNING: Failed to create solver with name 'cbc.exe': Failed to set executable for solver asl. File with name=cbc.exe either does not exist or it is not executable.

[...]

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python - 使用 pyomo 分段优化问题中的链接变量

我在成本优化问题中与“链接”变量作斗争。总的来说，我有四个变量：varX1、和varX2，它们以下列方式配对：varY1varY2

和

我尝试使用 pyomos 分段尝试从https://github.com/Pyomo/pyomo/blob/main/examples/pyomo/piecewise/step.py重新创建示例，对 varY1 varX2 varY2`varX1和 varY1的关系进行建模。as well asand

完整型号代码为：

我得到以下结果

可以看出，没有varX1和的配对varY1。

任何人都可以帮助我吗？

解决方案：

在 AirSquid 的帮助下，我能够为我的问题找到一个简单的解决方案。我放弃了使用 pyomos 分段函数，并为模型引入了额外的约束。以下模型按需要工作

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python - 仅针对最大化问题的 Pyomo 错误 (CBC)

我在 pyomo 中建立了一个具体的模型优化模型。我以前运行一个非常相似的模型作为最小化问题，但我现在将它编辑为最大化问题并且它出错了。看起来有一个版本检查失败了？有什么想法可以解决这个问题吗？

错误：


12345678910