Question

我正在尝试通过ROI接口（ROI.plugin.lpsolve）使用lp_solve求解器，并获得有关MIP问题的随机结果。

这是我的例子，我期待0/1二进制解决方案：

library(slam)
library(ROI)
library(ROI.plugin.lpsolve)
library(lpSolve)
solver = "lpsolve"
volume <- c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 3L, 3L, 
            3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 10L, 10L, 10L, 
            10L, 10L, 10L, 10L, 10L, 10L, 10L, 10L)
profit <- c(20L, 15L, 12L, 10L, 7L, 5L, 5L, 5L, 4L, 3L, 2L, 1L, 0L, 40L, 
            38L, 36L, 35L, 30L, 26L, 25L, 22L, 20L, 17L, 15L, 10L, 5L, 0L, 
            100L, 60L, 40L, 20L, 10L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 0L)
cap <- 65

lp <- OP(objective = profit,
         constraints = L_constraint(L = rbind(volume),
                                    dir = c("<="),
                                    rhs = cap),
         maximum = TRUE)
types(lp) <- rep("B", length(volume))

mod <- ROI_solve(lp, solver)
res <- mod$solution
print(res)
# 65  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  
#  0  0  0  0  0  0  0  0
#  0  0  0  0  0  0  0

正确的解决方案是：

# 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0

似乎插件没有正确设置类型向量。

Answer 1

感谢您指出这一点！在ROI.plugin.lpsolve的新版本0.3-2中已解决此问题。自2018年12月20日起在CRAN上投放。

问题在于，在lpSolveAPI包中，如果您先设置边界或类型，则会有所不同。在lpSolveAPI中，应首先设置边界，然后设置类型。

ROI lpsolve插件使用二进制约束得到错误的结果

1 个答案: