Question

假设我创建了一个JuMP模型，将其传递给求解器并检索了一个解决方案。现在，我要确定由Gurobi（即在预求解之后）求解的模型是否是混合整数程序（MIP）。我需要此信息，因为我想打印解决方案的MIP差距（如果存在）。显然，不一定要事先知道JuMP模型是否实际上是MIP，或者是否所有整数变量都可以通过presolve除去。

此代码示例创建一个简单模型（不包含任何整数变量）并解决该问题：

import JuMP
import Gurobi

model = JuMP.Model(Gurobi.Optimizer)

JuMP.@variable(model, x)
JuMP.@constraint(model, x>=0)
JuMP.@objective(model, Min, x)

JuMP.optimize!(model)

如果问题是（甚至在预先解决之后）MIP，我也可以使用

mip_gap = JuMP.relative_gap(model)

以获取MIP差距。但是在上述情况下（即不是MIP），它会触发

错误：Gurobi.GurobiError（10005，“无法检索属性'MIPGap'”）

也不起作用的是

mip_gap = JuMP.get_optimizer_attribute(model, "MIPGap")

因为这将返回用作终止标准的MIP间隙（即不是实际解决方案的MIP间隙）。

在JuMP和MathOptInterface的源代码中没有找到直接返回MIP差距的函数。但是，Gurobi有一个名为IsMIP的模型属性，应该可以访问。但是

is_mip = JuMP.get_optimizer_attribute(model, "IsMIP")

原因

错误：LoadError：无法识别的参数名称：IsMIP。

我还尝试在Gurobi.jl中找到解决方案，并发现实现了here的Gurobi参数“ IsMIP”。还有一个名为is_mip的函数确实可以实现我想要的功能。问题是，我不能使用它，因为参数必须是Gurobi Model，而不是JuMP模型。

我该怎么办？

Answer 1

不幸的是，有很多事情结合在一起导致了您的问题。

1）JuMP的“优化器属性”对应于Gurobi的“参数”。因此，您只能使用get/set_optimizer_attribute来查询公差等内容。这就是为什么您可以查询MIPGap（一个Gurobi参数）但不能查询IsMIP（一个Gurobi模型属性）的原因。

2）不用担心，因为您应该能够按以下方式访问Gurobi模型属性（和变量/约束属性）：

MOI.get(model, Gurobi.ModelAttribute("IsMIP"))

3）但是，似乎在堆栈中的某个地方存在一个错误，这意味着我们在尝试从JuMP转到Gurobi时，错误地重定向了该调用。作为解决方法，您可以使用

MOI.get(backend(model).optimizer, Gurobi.ModelAttribute("IsMIP"))

我已提出问题，因此在以后的版本（https://github.com/JuliaOpt/MathOptInterface.jl/issues/1092）中得到解决。

如何确定Gurobi解决的JuMP模型是否为MIP？

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