python - 参数不一致 CPLEX 错误 Python API

Question

我有一长串基本上基于输入数据文件的决策变量。但是，为了方便起见，让我们使用下面的示例:我正在向我的模型添加决策变量，并且这些决策变量中的每一个都被限制在 0 和 1(含)之间。我做了以下操作:(*mylist 是我程序中的一列数据框，所以我使用了 shape[0])

model.variables.add(obj=mylist, ub=list(np.ones((1, mylist.shape[0])))), types=[model.variables.type.continuous] * len(mylist) )

我可能误解了 python api 如何定义模型构造。我收到 CPLEX 错误:参数不一致。我怀疑 ub 给我这个问题，因为当我删除它时一切正常。我应该如何以正确的方式设置 ub？ model.variables.add 函数中的 columns 参数指的是什么？

Answer 1

ub 参数应该是一个与obj 参数大小相同的序列。因此，您想要使用 ub=[1.0]*len( mylist) 或 ub=np.ones(len(mylist)) 等

columns 参数允许您按列而不是行向约束矩阵添加非零值(后者通常通过 Cplex.linear_constraints.add 方法)。了解 columns 参数发生了什么的一种方法是查看 example来自文档。

例如:

import cplex
c = cplex.Cplex()
c.linear_constraints.add(names = ["c0", "c1", "c2"])
c.variables.add(obj = [1.0, 2.0, 3.0],
                types = [c.variables.type.integer] * 3)
c.variables.add(obj = [1.0, 2.0, 3.0],
                lb = [-1.0, 1.0, 0.0],
                ub = [100.0, cplex.infinity, cplex.infinity],
                types = [c.variables.type.integer] * 3,
                names = ["var0", "var1", "var2"],
                columns = [cplex.SparsePair(ind = ['c0', 2], val = [1.0, -1.0]),
                           [['c2'],[2.0]],
                           cplex.SparsePair(ind = [0, 1], val = [3.0, 4.0])])

c.write("example.lp")

运行后，LP 文件如下所示:

Minimize
 obj: x1 + 2 x2 + 3 x3 + var0 + 2 var1 + 3 var3
Subject To
 c0: var0 + 3 var3  = 0
 c1: 4 var3  = 0
 c2: - var0 + 2 var1  = 0
Bounds
      x1 >= 0
      x2 >= 0
      x3 >= 0
-1 <= var0 <= 100
      var1 >= 1
      var3 >= 0
Generals
 x1  x2  x3  var0  var1  var3 
End

如果您查看约束矩阵的第一行(约束“c0”)，第一列(变量“var0”)的系数为 1.0。对于第三行(具有索引 2 的约束“c2”)，第一列(变量“var0”)的系数为 -1.0。这对应于 columns 列表中的第一项(即 cplex.SparsePair(ind = ['c0', 2], val = [1.0, -1.0]) ).