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我想知道为什么以下线性程序之间存在差异。它们写在 LP file format 中.我假设 x=1
在这两种情况下都是最佳解决方案。
程序A:
min: x;
x >= 1;
bin x;
输出:
Value of objective function: 0
Actual values of the variables:
x 0
程序 B(用整数约束和两个附加约束模拟二元约束):
min: x;
x >= 1;
x <= 1;
x >= 0;
int x;
输出:
Value of objective function: 1.00000000
Actual values of the variables:
x 1
最佳答案
是的,这是 lpSove
的一个小怪癖,与单变量约束有关。
在您的问题 A 中,设置“bin x”最终会覆盖约束“x >=1”。这就是为什么给出 0 作为最优解的原因。
来自documentation :
Note that for bounds on variables, you should not put labels before them. This is because lp_solve then makes this an extra restriction. If you don't put a label before single variables then lp_solve doesn't have to create an extra row for bounds on variables, resulting in better performance.
So it is better to write:
x1 >= 1;
than
r_x1: x1 >= 1;
Note that this is only for single variables, so myrow: x1 + x2 >= 2;
performs as well as
x1 + x2 >= 2;
在您的问题 A 中,您只有一个变量约束。如果未明确命名,则“bin”声明会覆盖该约束。正如您正确指出的那样,如果您通过命名明确约束,那么 lpSolve 将为 x1 创建一个新行,从而遵守约束并且“bin”无法覆盖它。
min: x;
a: x >= 1.0;
bin x;
会给你:
Value of objective function: 1.00000000
Actual values of the variables:
x 1
关于linear-programming - 二进制 LP 与整数 LP,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/27758502/
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