Cplex Concert 技术双胞胎

Cplex Concert technology duals

本文关键字:双胞胎 技术 Concert Cplex      更新时间:2023-10-16

我试图得到约束的对偶

这是代码,以C++实现:

    IloEnv env;
    IloModel MasterProblem(env);
    IloNumVarArray XX(env,Create_routes.size(),0,IloInfinity,ILOFLOAT);
    IloNumVarArray t(env,m,0,IloInfinity,ILOFLOAT);
    IloExpr expr(env);  
    ////defining ojective of problem
    IloObjective masterObj(env,expr,IloObjective::Maximize);
    expr.end();
    MasterProblem.add(masterObj);
    IloRangeArray const1(env);  //hala yeki yeki mahdudiyatha ro misazim    
    for (int i=0; i<n; i++){
        IloExpr expr(env);
        for (int j=0; j<Create_routes.size(); j++){
            if (Create_routes[j]->internalnodes[i+m]==1)
                expr+=XX[j];
        }
        const1.add(1==expr);
        MasterProblem.add(const1[i]);
        expr.end();
    }
    IloRangeArray const2(env);      
    IloRangeArray const4(env);//mahdudiate depohaye open shode

    for (i=0; i<m; i++){
        IloExpr expr(env);
        for (int j=0; j<Create_routes.size(); j++){
            if (Create_routes[j]->depot==i){
                expr+=XX[j]*Create_routes[j]->demand_collected;
            }
        }
        expr-=t[i]*g[i]->QF;
        const2.add(0>=expr);
        MasterProblem.add(const2[i]);
        expr.end();
    }
    IloRangeArray2 const3(env,m);
    for (i=0; i<m; i++){
        const3[i]=IloRangeArray(env);
    }
    for (int f=0; f<m; f++){
        for (i=0; i<n; i++){
            IloExpr expr(env);
            for (int j=0; j<Create_routes.size(); j++){
                if ((Create_routes[j]->depot==f)&&(Create_routes[j]->internalnodes[i+m]==1)){
                    expr+=XX[j];
                }
            }
            expr-=t[f];
            const3[f].add(0>=expr); 
            MasterProblem.add(const3[f][i]);
            expr.end();
        }       
    }
    IloCplex cplexM(MasterProblem);
    cplexM.setParam(IloCplex::RootAlg, IloCplex::Barrier);
    cplexM.setParam(IloCplex::Threads, 4);
    if ( !cplexM.solve() ){
        env.error() << "Failed to optimize LP." << endl;
        nodee->uperbound=0;
        env.end();
        return;
    }
    else{
        if (!cplexM.isPrimalFeasible()){//agar infeasible bud bia birun
        nodee->uperbound=0;
        return;
        }
        cout<<"MasterProblem Solved"<<endl;
        cout<<"objective="<<cplexM.getObjValue()<<endl;
        javab=cplexM.getObjValue();
    }
    IloNumArray duall(env,n);
    IloNumArray duall1(env,m);
    cplexM.getDuals(duall,const1);
    cplexM.getDuals(duall1,const2);
    IloNumArray2 duall2(env,m);
    for (i=0; i<m; i++){
        duall2[i]=IloNumArray(env,n);
        for (j=0;j<n;j++){
            duall2[i][j]=cplexM.getDual(const3[i][j]);
        }
    }

当通过不同的 cplex 方法(如屏障、原始、对偶、网络(解决这个 LP 问题时,我得到了完全不同的对偶值和最后不同的解决方案。 为什么会这样?是因为我的问题中有平等约束吗?如何确定真值正在通过 CPLEX?

任何帮助都非常感谢。

您可能有多个最优对偶解:所有求解都是可行的,并且具有相同的目标值等于最优目标值。 这可以在有或没有同等约束的情况下发生,即使存在独特的最佳原始解决方案。