GLPK中的约束违规（纸浆包装）

Question

我正在使用Pulp和GLPK求解器并遵循约束条件：

-1000000*f1 + v1 + 1000000*f2 - v2 >= -10.999

求解：

problem.solve(GLPK(options=['--mipgap', '0.000001', '--cuts']))

但结果我得到了解决问题（状态'Optimal'）的约束违规：

f1 = 0
v1 = 11
f2 = 1
v2 = 1000000

那么，在这种情况下我该怎么办？我能以某种方式提高准确度还是使用其他解决方案？

Answer 1

我认为，你遇到数值准确性问题。你的系数是1.e7的顺序（你想要一个1.e-6的解决方案）。解决方案需要在1.e11中至少正确以保持约束，并且通过参数，您需要最大1.e-14相对误差。

对于纯数字解算器而言，这简直太过分了。 （期望最大1.e-6到1.e-7对LP-Solver运行可靠）有像QSopt这样的精确解算器，我也认为，soplex现在已经获得了这些功能。

以下是QSopt的链接 http://www.math.uwaterloo.ca/~bico/qsopt/downloads/downloads.htm

这是soplex东西的链接。 http://soplex.zib.de/doc/html/EXACT.php

QSopt仅以二进制形式提供（我认为），SoPlex可供研究免费（据我所知）。

此外，您可以将SCIP与SoPLex结合使用。拥有或拥有一些确切的IP项目。所以，如果你的许可证合适，我会在这种情况下选择SCIP。

也许，你可以对你的应用提供更多的洞察力，以便人们可以重新制定你的限制。