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CPLEX拒绝寻找满足等式约束的解决方案

CPLEX是一个商业化的数学规划求解器，用于解决线性规划、整数规划、混合整数规划等数学规划问题。它采用高效的算法和优化技术，能够在较短的时间内找到最优解或接近最优解。

CPLEX的优势在于其强大的求解能力和高效的性能。它能够处理大规模的数学规划问题，并提供多种求解方法和启发式算法，以找到最优解或接近最优解。此外，CPLEX还提供了丰富的接口和工具，方便开发人员进行模型建立、参数调整和结果分析。

CPLEX的应用场景非常广泛。它可以用于优化问题的建模和求解，如生产计划优化、物流配送优化、资源调度优化等。在供应链管理、运输规划、生产调度等领域，CPLEX可以帮助企业提高效率、降低成本。此外，CPLEX还可以应用于金融风险管理、电力系统优化、网络设计等领域。

腾讯云提供了一系列与数学规划相关的产品和服务，可以与CPLEX结合使用。其中，腾讯云的数学优化引擎（Mathematical Optimization Engine）提供了类似于CPLEX的功能，可以帮助用户解决数学规划问题。您可以通过腾讯云的数学优化引擎产品介绍了解更多信息。

腾讯云数学优化引擎产品介绍链接：https://cloud.tencent.com/product/moe

相关搜索:scipy.optimize.minimize返回不满足问题约束的解决方案。为什么？不满足某些约束的解决方案是否有可能强制cp-sat满足可行解决方案的所有约束？人工智能和智能的区别智能制造行业投资分析智能制造产业投资分析互联网投资理财安全吗互联网金融理财安全吗互联网理财平台排行榜互联网投资理财哪家好
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在连续优化中，A是欧氏空间Rn的某个子集，通常由一组约束、等式或不等式来指定，这些约束、等式或不等式是A的成员必须满足的。在组合优化中，A是离散空间的某个子集，如二进制字符串、排列或整数集。...OptimJ 基于java的建模语言。高级版包括对gu罗比，Mosek和CPLEX解决方案的支持。 Optimus平台- Noesis Solutions开发的流程集成与优化设计平台。...optiSLang -基于cae的敏感性分析、优化和鲁棒性评估的软件解决方案。...TOMLAB 支持全局优化，整数规划，所有类型的最小二乘，线性，二次和无约束的MATLAB编程。TOMLAB支持gu、CPLEX、SNOPT、KNITRO和MIDACO等解决方案。...ASTOS CPLEX Couenne——一个开源的解决方案，用于在Eclipse公共许可证下授权的MINLPs的确定性全局优化。

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CPLEX出现q1 is not convex？

里面讲了一堆想必大家也懒得去看了，我来讲讲这类问题的解决方案吧~出现这个错误的原因不是编程上的问题，而是建模方式上的问题。简单来说就是目标函数或者约束上出现了非线性的数学表达式。...可以看到不等式右边出现了变量和变量相乘的情况，这就造成了我们刚刚说的“非线性”问题，那么这个模型放进cplex中肯定会报“not convex”的错误。...然后当 为0时， ，这个约束就被松弛掉了，也就是说 取其定义域内任意值都能满足，也和之前的保持一致。 这样，我们就将两个相乘的变量通过一个大M将其拆开了。...将其他非线性约束改成非线性约束，就能放进CPLEX跑了。当然了，小编才疏学浅，目前只知道这种方法，不过已经够小编用了，就没继续往下深究。...那么这就很有可能造成约束失效，从而使模型无法满足所有约束。 不过注意，我上面说的是有可能造成约束失效，而非一定。 和 ，它们和1相差的值都在小数点的后九位。

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需求可拆分及带时间窗的车辆路径规划问题（SDVRPTW）简介

VRPTW的介绍见下面推文： 干货|十分钟快速掌握CPLEX求解VRPTW数学模型（附JAVA代码及CPLEX安装流程） 在实际生活中，客户需求也可能会大于车辆的最大载重，在要求一辆车至多访问客户一次的条件下...对于任意行驶成本和行驶时间均满足三角不等式关系的SDVRPTW实例，存在一个最优解具备以下几个性质： 性质1：对解中任意两条路线，它们共同访问的客户数目不超过1个。...额外的符号说明如下： 综上建立如下arc flow模型： 目标函数(1)表示最小化车辆行驶成本； 约束(2)确保每个客户的需求得到满足; 约束(3)-(6)虽然是多余的约束，但是可以加强模型松弛的效果，...其中（3）表示访问客户需要的最小车辆数；（4）表示共调度的车辆数；（5）表示共调度的车辆数的上下界；（6）表示k-path不等式； 约束(7)由性质2每条边至多经过一次得到，关于arc的有效不等式，也是为了加强模型松弛效果...separation algorithm寻找违反的有效不等式。

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手把手教你用CPLEX求解一个数学模型（Java版）

在CPLEX中，你只需要知道以下三点，就能轻松驾驭一个数学模型啦： 决策变量定义 添加优化目标 添加约束 想想也是哦，一个数学模型无非就是由决策变量、优化目标和约束组成嘛。下面我们来一个一个讲解。...那么这样就能实现累加的效果了，大部分的求和表达式都可以写成这种形式哦。 3.3 添加目标和约束 好了，知道了表达式，添加目标和约束就变得非常简单啦。...对于添加约束，CPLEX也提供了三个函数，我这里写成一个表格方便大家查看： method 作用 addGe(a, b) 添加约束 addLe(a, b) 添加约束 addEq(a, b) 添加约束...我放一个官方的介绍吧： 现在，我们来看看一个example，演示下如何添加约束（3.5）： 首先，从哪着手呢？从右边开始：对于任意的 ，任意的 ，都要满足左边那个等式。...求解完成以后，获取一个变量的值可以采用CPLEX的getValue()函数，参数是你new出来的决策变量。 不过求解得到结果以后，是需要最好手动或者写个函数验算下，确保得到的解满足了所有约束。

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运筹学教学|快醒醒，你的熟人拉格朗日又来了！！

对于一个整数规划问题，拉格朗日松弛放松模型中的部分约束。这些被松弛的约束并不是被完全去掉，而是利用拉格朗日乘子在目标函数上增加相应的惩罚项，对不满足这些约束条件的解进行惩罚。...拉格朗日松弛之所以受关注，是因为在大规模的组合优化问题中，若能在原问题中减少一些造成问题“难”的约束，则可使问题求解难度大大降低，有时甚至可以得到比线性松弛更好的上下界。 拉格朗日松弛方法基础 ?...double step_size = 1; double mu = 0; // 初始化拉格朗日乘子 sp.construct(mu); // 松弛第一个约束条件的拉格朗日松弛...+ 4*sp.opt_x[3] - 10; mu = Math.max(0, mu + step_size * subgradient); // 满足原问题约束的可行解可以作为原问题的下界...(obj); // 约束条件 IloLinearNumExpr expr1 = cplex.linearNumExpr(); expr1.addTerm(1, X[0]

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独家 | 高季尧：定制化优化算法的应用与威力（附PPT）

优化的定义：寻找在满足约束的条件下能够最大化或者最小化某一目标的最优决策。 在优化过程中，建模和求解是两个关键步骤。建模，将想要优化解决的问题，通过准确有效的数学模型或数学形式来表达出来。...优化问题的数学形式往往是有这样一个形式：一个优化目标，可以是最大化也可以是最小化，同时有一个决策变量用x表示，为了优化x可以遵循一定的约束条件，可以是不等式，也可以是等式。 ?...其他条件不变，只是把约束条件和目标函数调换一下，即现在的目标函数是最小化花费，约束条件是选取所有食材饱腹感大于底线。 ? 优化问题可以按照变量类型和约束条件类型被分成四种类型。...求解器相当于包装很多算法的“盒子”，像MILP这样的混合整数线性优化问题，只要满足通用形式，按照标准输入“盒子”就可以快速求解。在上述的求解器中，GUROBI和CPLEX是最有名的求解器。...这两个求解器都跟IBM有关，IBM旗下CPLEX的创始人之一后来出走，和另外几个人一起创建了GUROBI。目前，这两家占据了通用商业求解器的绝大部分市场份额。

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基于求解器的路径规划算法实现及性能分析

此外可以通过调用约束规划求解器下的约束构建方法丰富约束条件，实现复杂程度更高的 VRP 问题求解。...可以用来求解线性规划、二次规划、二次约束规划、混合整数规划以及网络流问题。CPLEX提供了可用于多个不同优化器，可根据问题类型选择适用的优化器选项。...都能满足VRP及其变体问题的求解，Jsprit的优势在于模型设定的灵活性和自带可视化功能的便捷性；OR-Tools的优势在于求解问题的多样性、编程语言和内置算法的丰富性；CPLEX的优势在于能用于求解非线性规划问题...n \ge 400 可以看到，对于客户规模大于400的算例场景，Jsprit在求解质量和求解速度两个方面都具有优势，并且随着客户规模的增大，Jsprit的优势越来越明显，它可以实现以很短的时间获得较优的解决方案...Part4总结 求解器自身性质 商用求解器CPLEX的优势在于能直接对构造的数学模型进行求解，具有很强的灵活性，可任意定义目标函数和约束条件；CPLEX不仅可用于求解线性规划问题和混合整数规划问题，还可用求解更复杂的非线性规划问题

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基于学习的方法决定在哪些分支节点上运行heuristic算法

如果LP解满足整数约束（IP），则可认为找到了原问题的一个可行解（feasible solution），branch and bound记录在搜索过程中找到的可行解，并维护一个最优可行解作为全局的上界。...定义探试，并描述 CPLEX 在 MIP 优化中应用探试的条件。 在 CPLEX 中，探试是一个过程，用于尝试快速生成良好或近似的问题解，但缺少理论保证。...在求解 MIP 的上下文中，探试是可以生成一个或多个解的方法，它可满足所有约束和所有整数性条件，但没有关于是否已找到最佳可能解的指示。...使用缺省参数设置时，CPLEX 将在探试可能有益时自动调用探试。 CPLEX 提供了探试系列，用于在分支裁剪过程中寻找节点（包括根节点）处的整数解。下列主题对这些探试系列进行阐述。...5 实验 作者修改了开源的SCIP规划求解器，并使用CPLEX作为SCIP的LP solver。

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在docker容器中使用cplex-python37

技术背景 线性规划是常见的问题求解形式，可以直接跟实际问题进行对接，包括目标函数的建模和各种约束条件的限制等，最后对参数进行各种变更，以找到满足约束条件情况下可以达到的最优解。...Cplex是一个由IBM主推的线性规划求解器，可以通过调用cplex的接口，直接对规定形式的线性规划的配置文件.lp文件进行求解。...其实cplex的安装还是非常简单的，歌曲下载只是对于python的版本有要求而已。.../cplex/:/home/ cplex /bin/bash 线性规划问题定义 Cplex可以识别lp格式的文件，这里我们展示一个测试用例来说明这个线性规划的问题是如何定义的： 1 2 3 4 5 6...： max{2x1+3x2+4x3}max{2x1+3x2+4x3} 就是找这么一个函数的最大值，这些参数x1,x2,x3x1,x2,x3都是二元变量，即x∈{0,1}x∈{0,1}，而且需要满足给定的约束条件

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修正重发【CPLEX教程03】JAVA调用cplex求解一个TSP模型详解

前面我们已经搭建好cplex的java环境了，详情可以看干货 | cplex介绍、下载和安装以及java环境配置和API简单说明，相信大家已经跃跃欲试，想动手写几个模型了。...于是，满足约束（1－1）、（1－2）和（1－3）的解构成了一条Hamilton回路。 02 程序框架 整个程序框架如图，app下是调用cplex的主要package。 ?...其中： 在app包中： App.java:程序入口，cplex调用建模求解过程。 ConstraintFactory.java:控制子环约束的。...如果不行，那么会把出现的子环更新进stacks，进行下一次迭代，重新调用cplex，在新的子环约束下，再把模型给求解一次。...如果环的size == tour的size，那么该环满足Hamilton回路。

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用单纯形法求解线性规划(linear programming)问题，速度到底有多快呢？

关于这个问题我们之前专门做了一篇推文来介绍以及求解的，详情可见 “干货|十分钟快速掌握CPLEX求解VRPTW数学模型（附Java代码及CPLEX安装流程）” 解问题之前来先看看这是个什么问题。...，目标是使得客户的需求得到满足，并能在一定的约束下，达到诸如路程最短、成本最小、耗费时间最少等目的。...时间窗就是一种约束，车辆除了要满足VRP问题的限制之外，还必须满足需求点的时间窗约束（例如服务只能在早上八点到十点之间开始），而需求点的时间窗限制可以分为两种，一种是硬时间窗（Hard Time Window...上述模型的决策变量带整数约束，本次求解其线性松弛解。求解线性松弛解可以调用CPLEX这一求解器中的单纯形法进行求解。小编是在Eclipse上用Java语言调用的。...关于内存与CPLEX求解速度的关系小编在网上看到有一种说法指出当CPLEX发现仅剩有限的内存可供使用时将会自动运行算法进行调整补偿，这些调整几乎都会降低速度。

2.4K20

干货|十分钟快速掌握CPLEX求解VRPTW数学模型（附JAVA代码及CPLEX安装流程）

，目标是使得客户的需求得到满足，并能在一定的约束下，达到诸如路程最短、成本最小、耗费时间最少等目的。...带时间窗车辆路径问题（VRPTW）是在VRP上加上了客户的被访问的时间窗约束。在VRPTW问题中，除了行驶成本之外, 成本函数还要包括由于早到某个客户而引起的等待时间和客户需要的服务时间。...在VRPTW中，车辆除了要满足VRP问题的限制之外，还必须要满足需求点的时窗限制，而需求点的时窗限制可以分为两种，一种是硬时窗（Hard Time Window），硬时窗要求车辆必须要在时窗内到达，早到必须等待...3.CPLEX操作补充说明 关于上述java代码中调用的cplex，特在此附上cplex安装说明： 1 软件下载及安装 Cplex64位版本下载地址可移步 留言区 获取百度云网盘链接~~ ?...2. cplex1263.dll可以设置到运行时的环境中（VM arguments），或者添加到项目的Native library location（这里小编选用的是第二种）： ? ?

17.2K100

在docker容器中使用cplex-python37

技术背景 线性规划是常见的问题求解形式，可以直接跟实际问题进行对接，包括目标函数的建模和各种约束条件的限制等，最后对参数进行各种变更，以找到满足约束条件情况下可以达到的最优解。...Cplex是一个由IBM主推的线性规划求解器，可以通过调用cplex的接口，直接对规定形式的线性规划的配置文件.lp文件进行求解。...其实cplex的安装还是非常简单的，只是对于python的版本有要求而已。.../cplex/:/home/ cplex /bin/bash 线性规划问题定义 Cplex可以识别lp格式的文件，这里我们展示一个测试用例来说明这个线性规划的问题是如何定义的： [dechin-root..._2+4x_3\} \] 就是找这么一个函数的最大值，这些参数 x_1,x_2,x_3 都是二元变量，即 x\in\{0,1\} ，而且需要满足给定的约束条件： \[3x_1+4x_2+5x_3\leq8

3.1K20

番茄路径优化系统介绍

1 问题背景 整个项目还是基于VRP的一个背景，处理的问题在涵盖经典VRPTW的基础上，还包括了处理以下约束的能力： 1....交通管制约束（有些地方不允许大型的车辆进入，只能安排小型车进行配送） 4. 时间窗为硬时间窗（早到等待，不允许晚到） 5. 客户需求多样化（常规的货物，冷链配送要求的货物） 6....不过口说无凭，将我们的算法和cplex进行对比，首先是小规模算例上的对比（规定了CPLEX求解时间上限为1小时）： 可以看到，相比较cplex而言，我们的算法有以下特点： 小规模算例对比 1....时间更快:除了算例1时间略高于CPLEX外，其余算例时间均比CPLEX低。且CPLEX的求解时间随着问题规模增加呈指数增长。当规模变大时，问题的求解时间急剧增加，在现实中很难应用。...同时为了弥补启发式算法在求解质量上的不足，我们在算法中应用了一种比较的“邻域搜索多样化”技术 通过对搜索过程中的目标值增加惩罚从而避免陷入局部最优，以扩大搜索过程的多样性达到寻找更优解的目的。

99520

干货 | JAVA调用cplex求解一个TSP模型详解

前面我们已经搭建好cplex的java环境了，详情可以看干货 | cplex介绍、下载和安装以及java环境配置和API简单说明，相信大家已经跃跃欲试，想动手写几个模型了。...于是，满足约束（1－1）、（1－2）和（1－3）的解构成了一条Hamilton回路。 02 程序框架 整个程序框架如图，app下是调用cplex的主要package。 ?...其中： 在app包中： App.java:程序入口，cplex调用建模求解过程。 ConstraintFactory.java:控制子环约束的。...如果不行，那么会把出现的子环更新进stacks，进行下一次迭代，重新调用cplex，在新的子环约束下，再把模型给求解一次。...如果环的size == tour的size，那么该环满足Hamilton回路。

1.9K10

约束优化（Constrained optimization）

文章目录 百度百科版本 约束优化(Constrained Optimization)，即约束优化问题，是优化问题的分支。它是在一系列约束条件下，寻找一组参数值，使某个或某一组函数的目标值达到最优。...其中约束条件既可以是等式约束也可以是不等式约束。寻找这一组参数值的关键可是：满足约束条件和目标值要达到最优。求解约束问题的方法可分为传统方法和进化算法。...查看详情 维基百科版本 在数学优化中，约束优化（在某些上下文中称为约束优化）是 在存在对这些变量的约束的情况下针对某些变量优化目标函数的过程。...目标函数是要最小化的成本函数或能量函数，或者要最大化的奖励函数或效用函数。...约束可以是硬约束，它为需要满足的变量设置条件，或者软约束，如果并且基于不满足变量条件的程度，则具有在目标函数中受到惩罚的一些变量值。 查看详情

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【CPLEX教程03】java调用cplex求解一个TSP问题模型

# 00 前言 前面我们已经搭建好cplex的java环境了，相信大家已经跃跃欲试，想动手写几个模型了。...# 02 程序框架 整个程序框架如图，app下是调用cplex的主要package。 ? 其中： - App.java:程序入口，cplex调用建模求解过程。...- ConstraintFactory.java:控制子环约束的。 - FileManager.java:读取instance数据的。 package graph定义了一些变量，在求解过程中需要用到。...添加约束7-3，子环约束处理有点复杂，但这个不是本文重点，读者自行理解。...model.getValue(x[i][j]) >= 0.5这个判断只是把求解过程中一些较好的边给添加进去而已。最优解是要满足所有约束的。 # 04 运行说明 代码下载请关注我们的公众号哦！

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干货 | 10分钟搞懂branch and bound算法的代码实现附带java代码

只不过平常看到的大部分是精确算法在各种整数规划模型上的应用，为此难免脱离不了cplex等求解器。这里简单提一下。...首先新建两个线性的子问题。 2. 两个子问题分别添加需要分支的决策变量新约束：1. x >= ceil(value), 2. x <= floor(value)。 3....if (branchNode.partialAssigned.size() == solveRel.numTests) { //分支到达低端，找到一个满足整数约束的可行解...如果没有走过，那么在该节点处进行定界操作，从该节点进入，根据partialAssigned 保存的部分解结构，添加约束，建立松弛模型，调用cplex求解。...Example-2： 最后是运行说明：该实例运行调用了cplex求解器，所以需要配置cplex环境才能运行，具体怎么配置看之前的教程。JDK环境要求64位，无参数输入。

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五幅图阐述：机器学习的本质是最优化过程

fi(x)和hj(x)作为约束函数，分不等式约束和等式约束两类，约束函数用来限制可能空间，如果不存在约束则不需要约束函数。 ? 目标函数 人工智能的最优化 最优化与人工智能有什么关系呢？...约束又可以分为不等式约束和等式约束两类，约束的作用就是将最优解的可能空间限制在某些区域。 纵使有了约束情况更加复杂，但我们还是有数学工具可以解决的。...对于不等式约束的情况，处理的方法也类似，只是需要额外满足KKT条件。 以下图为例，假设一共有四个约束条件，它们共同的限制区域为四条不同颜色限定的一个区域。...有约束 无约束最优化 无约束的情况一般采用梯度下降法来寻找最优解，所谓梯度是一个向量，梯度的方向就是函数在某点增长最快的方向，梯度的模为方向导数的最大值。...无约束 此外，采用梯度下降法寻找最优解时有可能会找到局部最优解，一旦陷入局部最优后则可能无法跳出来继续寻找全局最优。所以局部最优问题也需要考虑，工程上存在专门的方法用于防止掉进局部最优解。

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