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已经加入Lingo的0-1变量条件，为何还有小数解？ 已有1人参与
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最近在用Lingo求解模型，模型中已加入0-1变量条件如下： @for(linkSSL: @bin(X2)); 可算出来的可行解里X2仍然有小数解存在，同志们遇到过这种情况吗？求指教！ |
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NicoleLas
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【答案】应助回帖
★ ★ ★ ★ ★
sunsuper: 金币+5, ★★★很有帮助 2014-07-15 18:58:00
sunsuper: 金币+5, ★★★很有帮助 2014-07-15 18:58:00
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你使用了些非线性函数，有可能造成求解数值不稳定性，乍看上去应该是MINLP问题，MINLP本身求解就比较困难。LINGO在求解MINLP问题时采用Branch and Bound(Integer Solver) + CONOPT（Local Nonlinear Solver),CONOPT要求模型Scale比较合理，所以，软件有可能求解出现数值精度问题。 方便的话贴上程序及数据吧，我有最新的LINGO及LINDO API，有时间的话可以给你运行下，看是否结果有所改善。 当然，最关键的可能是你优化自己的模型及程序编写，尽量转化为MILP或者MIQP，这样LINGO使用Branch and Bound + MOSEK( Interior Point) 效果可能会好一点。 |
5楼2014-07-14 00:19:34
NicoleLas
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2楼2014-07-13 21:48:41
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约束是个线性函数，太长就不列了，主要约束如下： @for(linkSS(i,j)| i #ne# j: @sum(Type(l): X1(i,j,l)) = 1); @for(linkSSL(i,j,l)| i #ne# j: X1(i,j,l) = X1(j,i,l)); @for(linkSS(i,j)| i #ne# j: @sum(SCs(k): X2(i,j,k)) = X1(i,j,3)); @for(linkSSS(i,j,k)| i #ne# j: X2(i,j,k) <= Z(k)); @for(linkSS(i,j)| i #ne# j: Y(i,j) + t(i,j) <= t_I + M*(1 - (X1(i,j,1) + X1(i,j,2)))); @for(linkSS(i,j)| i #ne# j: @abs(Y(i,j) - Y(j,i)) >= t(i,j)*X1(i,j,1)); @for(linkSS(i,j)| i #ne# j: @abs(Y(i,j) - Y(j,i)) < t(i,j) + M*(1 - X1(i,j,2))); @for(linkSS(i,j)| i #ne# j: Y(i,j) + @sum(SCs(k): X2(i,j,k)*2*t(i,k)) <= t_I); @for(LinkSS(i,j)| i #ne# j: TEMP(i,j) = @if(Y(i,j) #lt# tw_O1, 0, @if(Y(i,j) #gt# tw_O2, 1, (Y(i,j) - tw_O1)/(tw_O2 - tw_O1)))); @sum(LinkSS(i,j)| i #ne# j: w(i,j)*TEMP(i,j)) >= sita*@sum(SCs(i): Q(i)); @for(LinkSS(i,j)| i #ne# j: Y(i,j) >= t_S); @for(SCs: @bin(Z)); @for(linkSSS: @bin(X1)); @for(linkSSL: @bin(X2)); 不知道问题出在哪里，是Lingo自身问题还是模型问题？ |
3楼2014-07-13 22:51:01
4楼2014-07-13 22:52:46
