Question

我希望MIP求解器在找到第一个非零解（即第二个解）时退出。

所以我设置了mip_limit_solutions来运行我的代码。它确实可以运行并找到解决方案，但是当它返回输出时会给出错误。我试图将限制增加到999，它找到了全局最优值并返回了解决方案。因此，我怀疑与解决方案限制有关的错误。我在下面包括了终端输出和代码段。

如果以下格式不正确，请查看终端输出的屏幕截图。Terminal Error Output

检测对称性...
  0     2     2466.7967    37     1475.9071     2465.8441      280   67.07%
经过的时间= 0.50秒。（218.90滴答，树= 0.01 MB，解决方案= 1）

228 155积分0 1476.1593 2315.5068 3073 56.86％

隐含的边界切割应用：1

应用了削减流量：4

已应用混合整数舍入法：19

应用了Goryry分数削减：1

根节点处理（在b＆c之前）：

实时= 0.50秒。（218.93滴答声）

顺序B＆C：

实时= 0.16秒。（71.10滴答） ------------总计（根+分支和剪切）= 0.66秒。（290.03滴答）
    0.67 seconds required for solver
回溯（最近通话最近一次）：

文件
中的“ Castro MILP.py”文件，第324行
X.solve(report_timing=True, tee=True, warmstart=True)
文件 “ \ venv \ lib \ site-packages \ pyomo \ solvers \ plugins \ solvers \ persistent_solver.py”， 527行，在解决 default_variable_value = self._default_variable_value）

文件“ \ venv \ lib \ site-packages \ pyomo \ core \ base \ PyomoModel.py”，行 242，在load_from中％str（results.solver.status））

ValueError：无法加载状态错误的SolverResults对象：错误

X.options['threads'] = 1
X.options['mip_limits_solutions'] = 2
X.options['timelimit'] = 1
X.options['emphasis_mip'] = 1
X.solve(report_timing=True, tee=True, warmstart=True)

MIP限制解决方案导致不良状态错误

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