Я хочу получить выполнимую точку для MINLP, используя технико-экономический насос, реализованный в Bonmin, к которому я обращаюсь через Pyomo (я использую параметр SolutionLimit = 1).
Однако для некоторых проблем метод не дает такой точки в течение 30 минут, и я хочу определить причину.
Глядя на лог-файлы, выясняется, что причина в том, что первая вспомогательная MILP не решается с помощью Cbc. Фактически, для задачи du-opt из MINLPLib, по прошествии некоторого времени в решении MILP (?), По-видимому, не осталось больше прог, и в журнале повторяются следующие строки:
OCbc0014I Генератор среза 0 (зондирование) - 0 срезов строки в среднем 0,0 элементов,
Обрезка 0 столбцов (0 активных) за 0,000 секунд - новая частота -100
OCbc0014I Генератор срезов 1 (Гомори) - 1 ряд резов в среднем 20,0 элементов,
Обрезка 0 столбцов (0 активных) за 0,000 секунд - новая частота -100
OCbc0014I Генератор среза 2 (рюкзак) - в среднем 0 рядов среза 0,0
элементы, 0 срезов столбцов (0 активных) за 0,000 секунд - новая частота
-100
OCbc0014I Генератор среза 3 (Клик) - 0 срезов строки в среднем 0,0 элементов,
Обрезка 0 столбцов (0 активных) за 0,000 секунд - новая частота -100
OCbc0014I Генератор среза 4 (FlowCover) - в среднем 0 срезов строки 0,0
элементы, 0 срезов столбцов (0 активных) за 0,000 секунд - новая частота
-100
OCbc0014I Генератор срезов 5 (MixedIntegerRounding2) - среднее значение срезов 0 строк
0,0 элементов, 0 срезов столбцов (0 активных) за 0,000 секунд - новая частота -100
OCbc0010I После 0 узлов, 1 на дереве, 1e + 50 лучшее решение, лучшее из возможных
-189 (0,02 секунды)
OCbc0012I Целочисленное решение -189, найденное путем округления после 2 итераций и 1 узла (0,02 секунды)
OCbc0001I Поиск завершен - лучшая цель -189, потребовалось 2 итерации
и 1 узел (0,02 секунды)
OCbc0032I Сильное ветвление выполнено 4 раза (10
итераций), 0 узлов и фиксированные 0 переменных OCbc0035I Максимум
глубина 0, 0 переменных, фиксированные по сниженной стоимости
OCbc0031I 1 добавленные строки имели
средняя плотность 20 OCbc0013I В корневом узле 1 сокращение изменило цель
от -189 до -189 за 2 прохода
Это совпадает с тем фактом, что единственный источник нелинейности для этой проблемы проистекает из целевой функции, и, следовательно, у метода не должно быть проблем с нахождением какой-либо выполнимой точки - за исключением того, что первоначальный MILP трудно решить. В общем, мои вопросы таковы.
- Имеют ли проблемы du-opt , а также случаи возникновения проблемы squfl , имеющую структуру, затрудняющую решение проблемы проекции ТЭО?
- Может кто-нибудь указать мне место, где я могу научиться читать лог-файлы?
- Является ли список рассылки Bonmin подходящим местом для того, чтобы задать такой вопрос?