我正在尝试使用 CPLEX 的 Python API 实现一个简单的二次程序。随 CPLEX 提供的样本文件 qpex1 对此进行了讨论。qpex.lp 中提到的问题是
Maximize
obj: x1 + 2 x2 + 3 x3 + [ - 33 x1 ^2 + 12 x1 * x2 - 22 x2 ^2 + 23 x2 * x3
- 11 x3 ^2 ] / 2
Subject To
c1: - x1 + x2 + x3 <= 20
c2: x1 - 3 x2 + x3 <= 30
Bounds
0 <= x1 <= 40
End
该问题在 Python 中实现时，会收到一个矩阵 qmat，该矩阵实现了目标函数的二次部分。矩阵是：
qmat = …我想使用 SCIP 解决具有 267 个变量 [1] 的混合整数二次规划问题。
CPLEX 可以在大约 30 秒内解决该问题，并且在不到一秒的时间内就已经找到了非常接近最优解的解决方案 [2, 3]。
不幸的是，SCIP 确实在解决这个问题上遇到了困难，即使运行了 20 多分钟也无法找到接近最佳的解决方案 [4]。
为什么是这样？CPLEX 在 MIQP 方面真的比SCIP 好得多吗？我是否没有正确配置 SCIP？如何使用 SCIP 解决这个问题？
在我看来，SCIP 找到的解决方案与松弛的解决方案相去甚远。我的印象是 SCIP 首先解决松弛问题，然后尝试在此基础上找到整数解。这不正确吗？如果是的话，为什么解决方案还那么遥远？
我有一个MIP模型,我想要解决它的LP放松问题.
我没有改变我的变量声明,但最后却没有
cplex_model.solve();
我写:
cplex_model.solveRelaxed();
但它给了我一个错误,说solveRelaxed不是IloCplex的成员!我该如何摆脱这个错误？谢谢
为了Model.add(IloConversion(env, variable, ILOFLOAT));用于矩阵,我应该在其中一个维度上使用for循环吗？在我的情况下,我有一个矩阵x(i,j)和一个数组z(j),我写这样的转换:
for(IloInt i=0; i<I; i++){
Model.add(IloConversion(env, x[i], ILOFLOAT));
}
Model.add(IloConversion(env, z, ILOFLOAT));
我用c ++编写代码并调用CPLEX来解决它.它很快找到了一个非常好的解决方案,但需要很长时间才能改进它.所以我想将间隙设置为更大的值来终止代码,这就是我使用的:
cplex_model.setParam(EpGap, 0.01);
但编译器给我一个错误,说EpGap是一个未声明的标识符.相对差距的默认名称是什么？
c++ mathematical-optimization linear-programming cplex integer-programming
当我运行使用 CPLEX 的 .NET 4 应用程序时，我在不同的机器上得到不同的输出。在我的开发机器上，CPLEX 输出一个结果（异常并停留在某个大值），而在所有其他机器上，结果正常。
首先，我认为它与操作系统有关，由于我的开发机器上同时安装了 Windows 7 x64 和 Windows 8 x64，我尝试在两个系统上运行应用程序。结果是一样的 - 有问题。
然后我尝试在两台不同的台式机上运行，它工作正常。我什至在虚拟机中尝试过，在我的开发机器上使用 Windows 7 来宾，在所有这些情况下，结果都可以。
如何解决这个问题？我该如何调试正在发生的事情？任何建议都会有所帮助。
附加信息：
这是我的开发机器的错误输出：
IBM ILOG CPLEX Optimization Studio Commercial Edition
Tried aggregator 1 time.
MIP Presolve eliminated 125 rows and 0 columns.
MIP Presolve modified 15000 coefficients.
Reduced MIP has 28795 rows, 14520 columns, and 965648 nonzeros.
Reduced MIP has 14520 binaries, 0 …我有一个优化模型，每次仿真迭代时都必须在仿真模型中运行。但是，它会在每次迭代时将日志，错误，警告和结果显示为Cplex的输出。我该如何取消呢？
我在python中找到了针对同一问题的以下链接，但是找不到Java命令：
我想知道是否有人可以帮助我。谢谢。
我在获取 LP 问题的解决方案时遇到问题。
这是调用 cplex.solve() 后 CPLEX 的输出；
CPXPARAM_MIP_Strategy_CallbackReducedLP 0
Found incumbent of value 0.000000 after 0.00 sec. (0.70 ticks)
Tried aggregator 1 time.
MIP Presolve eliminated 570 rows and 3 columns.
MIP Presolve modified 88 coefficients.
Reduced MIP has 390 rows, 29291 columns, and 76482 nonzeros.
Reduced MIP has 29291 binaries, 0 generals, 0 SOSs, and 0 indicators.
Presolve time = 0.06 sec. (49.60 ticks)
Tried aggregator 1 time.
Reduced MIP has 390 rows, 29291 columns, and 76482 nonzeros. …Gurobi 和 CPLEX 是近年来非常流行的求解器。就许可证而言，CPLEX 对学者来说更容易。据说它的性能也非常高。但 Gurobi 据称是近年来最快的求解器，而且还在不断改进。但是，据说当约束数量增加时，其性能会下降。
在速度和性能方面，一般推荐哪种求解器专门用于具有二次目标函数的大规模问题，没有太多约束？
它们在 Python 中的使用会影响它们的性能吗？
gcc -I/opt/cplex-studio-125/cplex/include -lcplex -L/opt/cplex-studio-125/cplex/lib/x86-64_sles10_4.1/static_pic mipex1.c
我正在尝试从 cplex 编译一个示例。-I选项很好。该-L选项似乎已损坏，因为它找不到函数名称。
错误在哪里？在特定链接中有一个libcplex.a.
/tmp/ccf5sKky.o: In function `main':
mipex1.c:(.text+0x9f): undefined reference to `CPXopenCPLEX'
mipex1.c:(.text+0xee): undefined reference to `CPXgeterrorstring'
mipex1.c:(.text+0x125): undefined reference to `CPXsetintparam'
mipex1.c:(.text+0x222): undefined reference to `CPXcreateprob'
mipex1.c:(.text+0x2e1): undefined reference to `CPXcopylp'
mipex1.c:(.text+0x334): undefined reference to `CPXcopyctype'
mipex1.c:(.text+0x380): undefined reference to `CPXmipopt'
mipex1.c:(.text+0x3cc): undefined reference to `CPXgetstat'
mipex1.c:(.text+0x403): undefined reference to `CPXgetobjval'
mipex1.c:(.text+0x474): undefined reference to `CPXgetnumrows'
mipex1.c:(.text+0x490): undefined reference to `CPXgetnumcols'
mipex1.c:(.text+0x4be): undefined reference to `CPXgetx'
mipex1.c:(.text+0x51c): …我一直在研究可以建模为整数线性规划的组合优化问题。我在 Visual Studio 2017 和 CPLEX1271 中将它实现为一个 C++ 项目。由于有成倍数的约束，我通过 IloCplex::LazyConstraintCallbackI 实现了惰性约束。在我看来，以下过程是如何产生最优解的：每次确定一个整数解时，LazyConstraintCallbackI 将检查它并向模型添加一些违反约束，直到获得最优整数解。
但是，我对不同输入的实现给出的目标值并不总是正确的。经过将近一年的间歇性调试和测试，我终于找到了原因，这与问题非常相关，但可以通过以下小示例来解释（希望如此）：涉及四个布尔变量 x1、x2、x3 和 x4 的整数线性规划
minimize x1
subject to:
x1 ? x2
x1 ? x3
x1 ? x4
x2 + x3 ? 1
x1, x2, x3 and x4 ? {0, 1}?
cplex给出的结果是：
Solution status = Optimal
Objective value = 1
x1 = 1
x2 = 1
x3 = 1
x4 = 1?
毫无疑问，目标值是正确的。奇怪的是cplex设置x4 = 1。虽然x4等于1或0对这个编程中的目标值没有影响。但是，当使用惰性约束回调时，这可能会通过添加一些不正确的约束而导致问题，并且整数编程可以通过迭代添加违反约束来解决。我想知道：