Cplex音乐会技术双重

时间:2017-05-17 23:48:47

标签: c++ mathematical-optimization linear-programming cplex ilog

我试图获得约束的双重性

这是用C ++实现的代码:

    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]);
        }
    }

当通过不同的障碍方法解决这个LP问题时,比如Barrier,Primal,Dual,Network我最终得到了完全不同的Dual值和不同的解决方案。为什么会这样? 是因为我的问题中存在平等约束吗? 我怎么能确定真正的价值观是通过cplex传递的?

非常感谢任何帮助。

1 个答案:

答案 0 :(得分:1)

您可能拥有多个最优的双重解决方案:解决方案都是可行的,并且具有与最佳目标值相同的目标值。无论是否有相同的约束,即使存在唯一的最优原始解,也可能发生这种情况。