Question

当我运行以下代码时：

from pulp import * 

x = pulp.LpVariable("x", 0, None , LpContinuous) 
y = pulp.LpVariable("y", 0, None , LpContinuous)
problem = pulp.LpProblem("A simple max problem", pulp.LpMinimize) 
problem += x + y, "The objective function" 
problem += x + 2*y == 2, "1st constraint"
problem += 2*x + 3*y == 2, "2nd constraint"
problem += x >= 0, "3rd constraint"
problem += y >= 0, "4th constraint"
problem += x + y == 1, "5th constraint"

problem.writeLP("WhiskasModel.lp")
problem.solve()

for variable in problem.variables():
    print variable.name, "=", variable.varValue

print value(problem.objective)

我得到了输出：

x = 0.0
y = 1.0
1.0

这显然是错误的，因为不满足第二个约束。现在情况是上述问题没有解决方案。所以我希望从纸浆中通知我一些相关的东西（＆＃34;不可行的问题＆＃34;）或类似的东西。相反，我怀疑它随意地删除了一些约束并与其余约束一起工作。同样在以下情况中：

x = pulp.LpVariable("x", 0, None , LpContinuous) 
y = pulp.LpVariable("y", 0, None , LpContinuous)
problem = pulp.LpProblem("A simple max problem", pulp.LpMinimize) 
problem += x + y, "The objective function" 
problem += x + 2*y == 2, "1st constraint"
problem += 2*x + 3*y == 20, "2nd constraint"
problem += x >= 0, "3rd constraint"
problem += y >= 0, "4th constraint"
problem += x + y == 1, "5th constraint"

problem.writeLP("WhiskasModel.lp")
problem.solve()

for variable in problem.variables():
    print variable.name, "=", variable.varValue

print value(problem.objective)

输出

x = 34.0
y = -16.0
18.0

即。第四个约束现在是＆＃34;掉线＆＃34;。

任何人都知道如何解决这个问题？

Answer 1

你的程序只会尝试解决自己，从第一个约束开始。

从线性代数的角度来看，增广矩阵是：

[ 1 2 | 2
  2 3 | 20
  1 1 | 1 ]

进一步限制两个变量应>＆gt; = 0。从第二行直接减去两倍，最终会得到：

[ 1 2  | 2
  0 -1 | 16
  .........]

换句话说，为了满足你的第一个约束，你强迫你的y变量变成-16，这只是可能的解决方案。为解决第一行，x变量变为34。所有进一步的约束和目标函数都不再重要。这是唯一可行的解决方案。

如果问题没有满足所有约束的解决方案，您希望系统发出警告。目前这没有在包中实现并且看到Git，他们不打算改变这种行为，因此如果你想要被警告不可行的问题，请更改包。

如果您不想更改套餐，您可以从违反约束条件的解决方案中看出您的问题不可行。您可以编写一段代码来自行抛出警告/异常。

Answer 2

您已经说过：重要的是检查数学优化问题是否可行。纸浆包含此功能。

包括：

if (problem.status == -1):
     print("Your problem is infeasible!")

在您的代码中，您会看到的。

Pulp Python LP - 错误的解决方案

2 个答案: