Question

我是SCIP的新手，所以我不确定这是一个错误，还是我做错了。

我有一个完全使用SCIP解决的MIP实例，但是当我尝试解决模型的副本时，SCIP说这是不可行的。当关闭presolve时，它似乎更明显。

我使用预先构建的SCIP v3.2.0的Windows。该模型只有二进制和整数变量。

以下代码概述了我的尝试：

SCIP* _scip, subscip;
SCIPcreate(&_scip);
SCIPincludeDefaultPlugins(_scip);
SCIPcreateProbBasic(_scip, "interval_solver"));     // create an empty problem
SCIPsetPresolving(_scip, SCIP_PARAMSETTING_OFF, true);   //disable presolving

// build model (snipped)

SCIPsolve(_scip);  // succeeds and gives feasible solution

SCIP_Bool valid = FALSE;
SCIPcreate(&subscip);
SCIPcopy(_scip, subscip, NULL, NULL, "1", TRUE, FALSE, TRUE, &valid);

SCIPsolve(subscip);  // infeasible

可能与我相关的东西（对我而言似乎很奇怪）是在解决了原始问题（并获得可行的解决方案）之后，检查解决方案会报告不可行的结果。即。

SCIP_SOL* sol = SCIPgetBestSol(_scip);
SCIPcheckSol(_scip, sol, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, &valid);

给出：

solution value 1 violates bounds of <t_x71_(6,1275,6805)_(9,1275,6805)>[-0,0] by 1

为什么会发生这种情况的任何想法？谢谢！

Answer 1

一些变量界限仍在进行中。要修复我需要添加的问题：

SCIPsetBoolParam(_scip, "lp/presolving", FALSE);

这解决了大多数问题，但以下内容也有助于解决一些“检查解决方案”问题：

SCIPsetIntParam(_scip, "propagating/maxrounds", 0);
SCIPsetIntParam(_scip, "propagating/maxroundsroot", 0);

Answer 2

SCIP中的传播可能会考虑到目前为止已知的最佳解决方案并进行减少，这些减少仅对找到比此更好的解决方案的问题有效。例如，如果您的n个变量x_1,...,x_n与目标系数c_1,...,c_n >= 0存在最小化问题，并且已经找到了x_1 = 1, x_2 = ... = x_n = 0的解决方案，那么传播将全局修复x_1到{{ 1}}，因为0的任何解决方案的目标都至少与您已找到的解决方案的目标一样大。

这意味着到目前为止找到的解决方案对于剩下的问题（寻找严格更好的解决方案）可能不再可行。为了检查解决方案，您应该在原始问题空间中进行检查，您可以使用x_1 = 1进行检查。

禁用预先传播传播可能有所帮助，但不能保证不会更改全局预解决问题。在LP求解器中进行预处理应该不是问题，但可能已经改变了报告的最优LP解（如果存在多个最优），因此导致求解过程发生变化。在这种情况下，这可能避免了您的问题，但可能是纯粹的运气，问题可能仍然会在其他实例上再次出现。此外，您禁用的功能越多，这将对您的性能产生负面影响。

但是，您可以轻松解决问题：您可以使用SCIPcheckSolOrig()复制原始未更改的问题。

当原始模型可行时，为什么SCIPcopy模型不可行？

2 个答案: