小编bru*_*ner的帖子

我希望拥有所有可行（次优）向量，而不仅仅是 mip 的最佳解决方案向量。
\n我在这里发现了一些老问题，但我不确定它们是如何工作的。

首先，是否有任何新的库工具/方法可以自动执行此操作？
\n我尝试了这个，但是什么也没做：

if termination_status(m) == MOI.FEASIBLE_POINT\n    println(x)\nend\noptimize!(m);\n

如果没有，最简单的方法是什么？
\n我想到扫描最优解，直到找到第一个非零决策变量，然后将该变量约束为零并再次求解模型。

for i in 1:active_variables\n    if value.(z[i])==1\n        @constraint(m, x[i] == 0)\n        break\n    end\nend\n\noptimize!(m);\n

但我用这个方法看到了这个问题**：

\n
1. \xce\x99f 我将 x[i] 约束为零，在下一步中我可能希望再次删除此约束？这取决于是否可以存在两种（或更多）不同的解决方案，其中x[i]==1
\n

假设我有 0.0 如何将其转换为 0？

我知道我可以Real.fromInt(0)用来做相反的事情 (0 -> 0.0) 但是要怎么Real做Int?

在 SML 文档中，我读到了一个函数 toInt, but there was no example so I probably use it in the wrong way.

我试过这个：

Real.toInt(a)
val a Real.toInt;

两个都错了...

我刚刚开始使用 Mips，所以这可能听起来很简单，但是：当我在没有
li $v0,10 指令的情况下 编写上面的代码时，我收到一条错误消息：内存地址超出范围 当我添加它时，它没有任何警告。 这意味着什么？

.text
.globl main
main:
 li $t1,27
li $t2,2
mulou $t3,$t1,$t2
li $v0,10
syscall