具有冗余约束的不可行解决方案 - PuLP和COIN-OR

Question

使用PuLP和CBC在python中使用LP模型。该模型有很多约束条件，当然其中许多都是多余的。我将展示一个例子。

#import libraries
from pulp import LpVariable, LpProblem, LpMaximize, lpSum, LpConstraint, LpStatus, value

prob = LpProblem("test_model", LpMaximize)
set_pt=[i for i in range(100)] #set of var
var = LpVariable.dicts("var",set_pt,lowBound=0,cat='Continuous')

# The objective function is added to 'prob' first
prob += lpSum([var[i] for i in set_pt]), "f(v)"

#constraits
for i in set_pt:
     prob += LpConstraint(var[i] <= 300000), "max margin "+str(i) 
     prob += LpConstraint(var[i] <= 30000000000), "ma2 margin "+str(i) 

#solve
prob.writeLP("price_mod2.lp")
print 'solver begin'
prob.solve()

# The status of the solution is printed to the screen
print "Status:", LpStatus[prob.status]

结果是：

solver begin
Status: Infeasible

当然，在这个例子中，两个约束显然是多余的，并且在解决这个问题时，更难以看到约束的冗余。

我不知道问题是否与解算器（CBC）有关，所以我可以使用CPLEX代替并解决冗余约束的问题，或问题是{{1我需要使用另一个库。或者我可能需要对问题进行建模以使其成为冗余证明。

任何指导？ 谢谢！

编辑我尝试使用PuLP开放解算器（在excel中）并且它有效，所以我认为这必须是CBC中实现的问题，或者也许我做错了，或者可能无法在PuLP

中添加冗余约束

Answer 1

我没有使用纸浆，所以我无法解释这里的内部结构（这会使你的情况失败），但你正在以错误的方式使用纸浆的约束机制。

您的方法（失败）：

for i in set_pt:
    prob += LpConstraint(var[i] <= 300000), "max margin "+str(i) 
    prob += LpConstraint(var[i] <= 30000000000), "ma2 margin "+str(i) 

工作备选方案A（使用重载运算符）

for i in set_pt:
    prob += var[i] <= 300000, "max margin "+str(i)
    prob += var[i] <= 30000000000, "ma2 margin "+str(i)

工作备选方案B（明确使用LpConstraint;需要导入）

for i in set_pt:
    prob += LpConstraint(var[i], LpConstraintLE, 300000), "max margin "+str(i)
    prob += LpConstraint(var[i], LpConstraintLE, 30000000000), "ma2 margin "+str(i)

后者更像是您最初的方法。但是你的用法看起来不像函数所期望的那样（参见docs）