Гуроби дает множество решений типа C ### - PullRequest
Новая
       7

Гуроби дает множество решений типа C ###

0 голосов
/ 01 октября 2018

Я использую последнюю версию Gurobi для оптимизации модели MIP с помощью Python.

Оптимизатор решает модель и выдает следующее сообщение: 

Optimize a model with 804 rows, 848 columns and 2004 nonzeros
Model has 192 quadratic constraints
Variable types: 720 continuous, 128 integer (124 binary)
Coefficient statistics:
  Matrix range     [1e-02, 1e+06]
  QMatrix range    [1e+00, 1e+00]
  QLMatrix range   [2e-03, 1e+00]
  Objective range  [9e-02, 1e+00]
  Bounds range     [1e+00, 1e+00]
  RHS range        [5e-01, 1e+06]
Presolve removed 796 rows and 648 columns
Presolve time: 0.00s
Presolved: 200 rows, 200 columns, 556 nonzeros
Variable types: 192 continuous, 8 integer (4 binary)
Found heuristic solution: objective 4676.0580000

Root relaxation: objective 4.675492e+03, 96 iterations, 0.00 seconds

    Nodes    |    Current Node    |     Objective Bounds      |     Work
 Expl Unexpl |  Obj  Depth IntInf | Incumbent    BestBd   Gap | It/Node Time

     0     0 4675.49199    0    3 4676.05800 4675.49199  0.01%     -    0s
H    0     0                    4675.4995720 4675.49199  0.00%     -    0s

Explored 1 nodes (96 simplex iterations) in 0.03 seconds
Thread count was 8 (of 8 available processors)

Solution count 2: 4675.5 4676.06 

Optimal solution found (tolerance 1.00e-04)
Best objective 4.675499571970e+03, best bound 4.675491987015e+03, gap 0.0002%

При просмотре м.getVars () Я вижу следующие переменные: 

    C624      1.97984 
    C625      1.82252 
    ...
    C718      5.47093 
    C719      3.97195

Нет необходимости говорить, что они непрерывно переходят от C624 к C719, и они принимают только положительные значения (я не знаю, связано ли это спараметры и модель, которую я использую).

Что они означают?

1 Ответ

0 голосов
/ 01 октября 2018

При добавлении переменных в вашу модель, если вы определяете имя параметра, вы можете видеть их с заданным именем.Такие как 

Var_y = model.addVar(vtype=GRB.INTEGER, name="Var_y")
...