lp问题可以在Portfolio Optimization Problem找到。问题是基于yollins演示文稿R Tools for Portfolio Optimization中的cvar优化。
当我读取R中的lp文件并执行它时，找到了最佳解决方案。然而，当我通过glpsol做同样的事情时，它说“LP没有原始可行的解决方案”。我正在使用glpsol，pulp内部使用glpsol来解决lp，当求解器参数为pulp.GLPK（）时。
在R中运行lp的步骤：
library("Rglpk")
problem <- Rglpk_read_file("path/to/problem.lp", "CPLEX_LP")
solution <- Rglpk_solve_LP(problem$objective, problem$constraints[[1]], problem$constraints[[2]], problem$constraints[[3]], problem$bounds, problem$types, problem$maximum, control=list("verbose" = TRUE))
print(solution$status)
print(solution$solution)
在glpsol中运行lp的步骤：
glpsol --cpxlp "path/to/problem.lp" -o output.sol
知道为什么吗？我试着在R中看到Rglpk_solve_lp函数的代码。它似乎是在调用glpk c库的glp_simplex函数。我猜glpsol也在内部调用glp_simplex。
环境细节：
操作系统：Ubuntu 12.04
R版本：3.02
Rglpk版本：0.5-1（GLPK版本4.52随源包一起提供）
glpsol版本：4.52
答案 0 :(得分：1)
添加选项--nopresol， - noscale， - std到glpsol命令给了我与Rglpk_solve_lp相同的结果。
glpsol --cpxlp ~/Downloads/PortfolioOptimization_minReturns_0.190000.lp -o output.sol --nopresol --noscale --std
我不得不查看glpsol的代码，并将其与Rglpk软件包的代码进行比较，以解决这个问题。