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我的 MILP 问题基于简单但大量的约束和变量。

1. 大多数决策变量是“半”类型的（例如生产数量、运输数量等）
2. S( wijk ) 是整数类型（一行的移位数）
3. 数据：delta、theta、alpha、lambda、N( ijw )、Mmin( ijk )、Mmax( ijk )、V0( ik )、D wijk

问题公式在小规模上达到了最佳解决方案，但对于较大规模，它只是在某个“间隙”处“停滞”并且不会向前发展

一种。小规模问题规模：少于 15 周（计划范围）
b. 更大规模问题的规模：>= 15 周

问题输入法：.lp 文件（因此在命令提示符下使用 lp.py 脚本解决）
gurobi 版本：6.0（学术许可）

关于我可以做些什么来获得较大案例的最佳解决方案的任何建议？
以下是 15 周和 124 种产品的示例输出日志。

我正在尝试在 Ubuntu 14.04 上的学术许可下安装 Gurobi。我已阅读以下有关UnsatisfiedLinkError：stackoverflow.com/questions/ ...。但这对我没有帮助。我已经在我的opt文件夹中提取了 zip。我已将许可证文件放在/opt/gurobi600/linux64/lib/gurobi.lic.

我正在尝试Callback.java在 Eclipse 中运行该示例。

我有 Java VM 参数：-Djava.library.path=/opt/gurobi600/linux64/lib/ . 我有作为程序参数：/opt/gurobi600/linux64/examples/data/qafiro.lp. 环境变量LD_LIBRARY_PATH设置为/opt/gurobi600/linux64/lib/gurobi.lic

我得到以下堆栈跟踪：

有任何想法吗？

我正在解决 Gurobi 6.0 中的大型 MIP。我的顾问想为这个问题设定一个 12 小时的时间限制。我发现我可以设置 TimeLimit 参数，这将在分配的时间后杀死求解器，但我不知道当时如何检索最佳可行解决方案，只是目标值和最优性差距。有没有办法获得最佳可行的解决方案？

TL;DR 版本：有没有办法处理存在大量最优解（找到最佳目标值的解）的优化问题？也就是说，找到最佳解决方案非常快（但显然很大程度上取决于问题的大小），但存在许多这样的解决方案，因此求解器无休止地试图找到更好的解决方案（无休止地因为它确实找到了其他可行的解决方案，但目标值等于当前最佳值）。

不是 TL；DR 版本： 对于一个大学项目，我需要实现一个调度器，该调度器应该输出每个大学课程每年学习的时间表。我提供了一些数据，对于这个问题，我只会坚持一个一般但没有那么罕见的例子。

在许多部分中，您有必修课和选修课。有时，这些可选课程分为模块，学生需要选择其中一个模块。通常，他们必须选择两个模块，但某些组合比其他组合出现的频率更高。显然，如果您计算课程数量（必修课 + 选修课）而不考虑对模块的细分，那么您的课程恰好多于需要安排的时间段。我的模型很简单。我有一些限制，即每门课程都应安排在一个且只有一个时间段（2小时），并且教授不应同时开设两门课程。这些都是硬约束。问题是，在一个完美的世界里，我应该添加硬约束，说明一个学生不能同时学习两门课程。

这就是为什么我决定在优化问题中移动这些硬约束。我简单地定义我的目标函数，为每个学生最小化他/她同时安排的课程数量。

If I run this simple model with only one student (22 courses) and 20 time slots, I should have an objective value of 4 (since 2 time slots embed each 2 courses). But, using Gurobi, the relaxed objective is 0 (since you can have fraction of courses inside a time slot). Therefore, when the solver does reach a solution of cost 4, it cannot prove optimality directly. The real trouble, is that for this simple case, there exists a huge number of optimal solutions (22! maybe...). Therefore, to prove optimality, it will go through all other solutions (which share the same objective) desperately trying to find a solution with a smaller gap between the relaxed objective (0) and the current one (4). Obviously, such solution doesn't exist...

您对我如何解决这个问题有任何想法吗？我想分析现有的数据库并试图找出哪些模块组合很可能发生，这样我就可以放回硬约束，但它似乎很危险（也许我会选择一个导致冲突的组合，因此找不到任何解决方案或省略有效的组合）。我使用的当前解决方案是设置时间阈值来停止优化......

我想使用 gurobi 的 python 接口来解决 ILP。我还想设置 5 分钟的超时。我试过了

但我得到了错误

gurobipy.Env 中的文件“env.pxi”，第 18 行。init (../../src/python/gurobipy.c:2821) TypeError: init () 需要 2 个位置参数（1 个给定）

尽管根据文档gurobipy.Env()没有没有默认值的参数。此外，在文档中它说

Env() 在计算服务器上创建客户端环境。

所以我想知道这是否是为 gurobi 设置简单时间限制的最有效方法。什么是限制 gurobipy 的好方法？

我尝试使用 NEOS 服务器，但出现以下错误：

我使用 MINTO 求解器和 Gurobi 求解器得到了这个。我在工作中进行优化时没有收到此错误，但我确实使用我的家用电脑。有谁知道如何以通常的方式接收错误？

问候，

我将 Gurobi 6.0 与 Python 2.7 一起使用。我很想知道 Gurobi 是否允许目标函数的值来自具有决策变量索引的字典。附上代码：

模型的答案是

-5.0

-0.0

-0.0

这显然没有意义，因为 max(d[(x,y)]) = 10 根据给定的数据发生在 x=0 和 y=2 处。这里有什么问题？Gurobi 甚至允许这样的字典引用吗？甚至允许吗？

在我的 Gurobi C++ 程序中，我尝试使可执行文件可以在没有安装 Gurobi 的其他机器上移植。

当我将可执行文件移动到另一台机器时，错误消息如下：

我在 Gurobi 文件夹内的 lib 文件夹中找到了 libgurobi60.so 和 libgurobi_c++.a

是因为版权问题还是其他原因？

在 Mac OS 10.10、Gurobi 6.0.0 中编译

我有三个产品和五个盒子：

尺寸为：

我想选择所有产品都可以装入的最小体积的盒子。

我编写了以下代码，并且我知道我应该添加约束以仅在其中选择 1 个框。但它在当前状态下不起作用（给出不可行的 sol）。代码如下：

在此先感谢您的帮助，

注意：我给出了简单的问题 (1D) ，实际上我真正的问题是 3D 问题。在这种情况下，我只考虑产品和盒子的长度，但实际上我还应该考虑宽度和高度。

我需要你的帮助。对于我的论文，我需要使用 Gurobi 解决具有二次约束的混合整数二次问题 (MIQP)。当我将问题写入文件时，实现很好，解决部分就是问题，因为它的最佳界限和目标是 0....... 这不可能！问题定义：

使用Java接口实现：

Gurobi 能否解决这种混合整数二次问题，因为变量 x_ij 是 BINARY 而 c_ij 是 CONTINUOUS。如果我将 c_ij 设置为 BINARY，我会得到一个合理的结果。这是否意味着问题不是凹最大化问题？？？（据我所知，Gurobi 只能解决这种特殊的 MIQP）。提前致谢！！