问题标签 [pulp]

I have an optimization problem and I write a python program to solve it. I used Pulp with the CPLEX solver:

I get the error:

My question is : How can I test if the problem is infeasible or not? I want to prevent this event like if problem is infeasible then return 0.

I tried :

and I tried

我在 python 上运行设施位置问题，并且只想运行 10 分钟，因为完整的解决方案需要 2 个多小时。我怎样才能做到这一点？

我正在使用 Pulp 和 Python 来解决优化问题。

我在用

现在，我想访问优化变量。这个怎么做？

在Pulp 的文档中，我发现了类似的东西，use_vars[i].varValue但我应该循环获取整个向量。我可以像客观值一样直接得到它吗？有人熟悉纸浆吗？

我可以说我对 Python 世界很陌生，但对编程并不陌生。去年我一直在使用 PyCharm，并且我得到了 Python conda 发行版，通过包管理让我的生活更轻松。

最近，我一直在尝试使用一个名为 PuLP 的包，该包无法通过 conda 下载，但我使用 pip 安装。我意识到虽然 PyCharm 在运行我的代码时可以识别纸浆，但它不在可用的包中，我不确定是否在 PyCharm 内外使用了相同版本的 PuLP。具体来说，当我运行从终端查找已安装求解器的pullTestAll 命令时，识别的求解器与我在PyCharm 中运行完全相同的脚本时识别的求解器不同。

有人可以给我一个关于如何解决这个问题的提示吗？

我一直在使用 Python 中的 PuLP 求解器通过代码运行一个大型数据集。cdc 求解器本身已经花费了很长时间来解决 MILP 最小化问题，但这是意料之中的，因为数据集非常大。在运行程序的前 12 个小时内，我设法让我的电脑保持开启状态，但最终我的笔记本电脑因电池没电而关闭。令我惊讶的是，当我打开电脑时，Python 窗口仍然打开，代码仍在运行。我想知道，程序是否重新启动，从停止的地方继续，还是我应该怀疑它不再工作？

澄清一下，我知道 Python 程序可以正常工作——它为大型数据集的较小子集返回正确答案（它在 16 分钟内解决了 85% 的大型数据集的问题）。我会很感激我能得到的任何见解！

I have written the following Python Code using the PuLP Library for solving the Knapsack Problem using the Integer Programming formulation. I am using strings to generate the LpVariable commands and add the constraints and then executing them with eval. Is there a way to do this without using eval?

我正在尝试使用 Python PuLP 中的整数编程公式来解决装箱问题。该问题的模型如下：

我使用 PuLP 库编写了以下 Python 代码

这是代码的示例运行：

输出不如预期。如何正确指定上述约束以获得正确的输出？

我正在尝试使用 Python PuLP 对以下整数编程模型进行建模

我写了以下代码：

在运行时，这会提供错误：

据我所知，问题出在con1 = sum(xs[(i + j*item.bins)]* ys[j] for j in range(item.bins)). 如何指定约束？

我正在使用以下整数规划模型来解决二维装箱问题。以下模型说明了一维版本。我编写的代码包含了附加维度的约束。

我正在使用 Python PuLP 来解决优化问题。代码如下：

它产生以下输出：

已硬编码的样本输入数据应产生 1 个 bin 作为输出，即一个 y 变量应具有值 1。但事实并非如此。方程模型是否正确？还有另一种方法来指定约束吗？

是否可以使用 PuLP 获得混合整数线性规划问题的近似解？我的问题很复杂，确切的解决方案需要很长时间。