Cplex не соответствует нижней границе в квадратичном программировании (с использованием Python API) - PullRequest
Новая
       38

Cplex не соответствует нижней границе в квадратичном программировании (с использованием Python API)

0 голосов
/ 28 сентября 2018

Я пытаюсь решить задачу квадратичного программирования с k неизвестными.Задача отделима, т. Е. Все недиагоналы равны нулю в матрице Q, которая определяет проблему.Также есть некоторые линейные ограничения.

Я считаю, что Cplex дает решения, которые не удовлетворяют нулевой нижней границе.Я не могу понять, что не так с тем, как я ввожу проблему в Cplex, которая порождает такие решения.Обратите внимание, что min v отрицательно, в то время как я хотел бы, чтобы все значения в v были между 0 и 1.

Мой код ниже. 

from __future__ import division
import cplex
from cplex.exceptions import CplexError

k = 29

prob = cplex.Cplex()
prob.objective.set_sense(prob.objective.sense.minimize)
separable = [1.0] * k
prob.objective.set_quadratic(separable)
my_ub = [1.0] * k
my_lb = [0.0] * k
prob.variables.add(ub=my_ub, lb=my_lb)

my_rhs = [10.1, 3.1, 3.1, 3.1, 3.1, 4.1, 3.1, 3.1, 3.1, 4.1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]
my_sense = 'EEEEEEEEEEEEEEEEEEEE'
prob.linear_constraints.add(rhs=my_rhs, senses=my_sense)
constraints_rowColVal = [(0, 9, 3.1), (0, 11, 3.1), (0, 13, 3.1), (0, 15, 3.1), (0, 17, 4.1), (0, 20, 3.1), (0, 22, 3.1), (0, 24, 3.1), (0, 26, 4.1), (1, 0, 10.1), (1, 14, 3.1), (1, 25, 3.1), (1, 27, 4.1), (2, 1, 10.1), (2, 10, 3.1), (2, 21, 3.1), (2, 28, 4.1), (3, 2, 10.1), (3, 12, 3.1), (4, 3, 10.1), (5, 4, 10.1), (5, 16, 3.1), (6, 5, 10.1), (6, 18, 4.1), (7, 6, 10.1), (7, 19, 4.1), (8, 7, 10.1), (8, 23, 3.1), (9, 8, 10.1), (10, 0, 1), (10, 1, 1), (10, 2, 1), (10, 3, 1), (10, 4, 1), (10, 5, 1), (10, 6, 1), (10, 7, 1), (10, 8, 1), (11, 9, 1), (11, 10, 1), (12, 11, 1), (12, 12, 1), (13, 13, 1), (13, 14, 1), (14, 15, 1), (14, 16, 1), (15, 17, 1), (15, 18, 1), (15, 19, 1), (16, 20, 1), (16, 21, 1), (17, 22, 1), (17, 23, 1), (18, 24, 1), (18, 25, 1), (19, 26, 1), (19, 27, 1), (19, 28, 1)]
prob.linear_constraints.set_coefficients(constraints_rowColVal)

prob.solve()
v = prob.solution.get_values()
print min(v)

1 Ответ

0 голосов
/ 28 сентября 2018

Проблема в том, что ваша модель неосуществима.Попробуйте добавить следующую строку кода сразу после вызова метода solve: 

print("Solution status: {0} ({1})".format(
    prob.solution.get_status_string(),
    prob.solution.get_status()
))

Вы должны увидеть следующее: 

Solution status: infeasible (3)

Вы должны всегда проверять статус решения после решения,В противном случае, как вы видели, результаты решения не будут иметь никакого смысла.

Вы можете использовать средство уточнения конфликта в Python API или интерактив, чтобы понять, гдепроблемы могут быть.

...