問題タブ [mixed-integer-programming]

MILP のような正確な数学的戦略は、柔軟なジョブ ショップ問題の大規模なインスタンスに対しては効率的ではないことが知られています。しかし、今でも FJS 問題に対する MILP の定式化の提案を見つけることができます。これは、MILP モデルが下限を提供するため、メタヒューリスティック (GA、FA、TS など) として非正確な方法を含む実験に MILP モデルを使用することが興味深いという事実による可能性があります。

また、最適なソリューションよりも実行可能なソリューションを見つけることが重要な場合は、CP を選択する必要があることも読みました。それは本当の声明ですか？

私は Gurobi ライセンスを持っており、優れた MILP/LP モデリング言語を求めています。

1. フリー/オープンソース

2. 直感的、つまり次のように見えるもの (MiniZinc から取得)

   var int: x; 制約 x >= 0.5; x の最小化を解決します。

3. 高速: モデルを構築して Gurobi に送信する時間は、最良のもの (AMPL GAMS など) と同様の順序である必要があります。

4. 柔軟/強力 (3D+ 配列を処理する機能、制約を簡単にアクティブ化/非アクティブ化する機能、ソルバーに初期ソリューションを提供する機能など)

もちろん、間違っていたら訂正してください。AMPL GAMS は 1) で失敗し、Python と R は 2) で失敗します (そしておそらく 3) で失敗します)。

GLPK、Minizinc、ZIMPLなどはいかがですか？1) と 2) は満たしていますが、3) と 4) はどうでしょうか。この点でAMPLと同じくらい優れていますか? そうでない場合、1～4を満たすモデリング言語はありますか?

Pyomo を使用して Python で開発された MIP 問題の二重変数にアクセスしたいと考えています。私の理解では、デュアルは MIP 問題に対して作成されたものではありませんが、私の意見では、これには回避策があるはずです。

これは最小限の作業例として使用できるはずです。私は Gurobi を使用しています。

これには 2 つの解決策が考えられます。1. バイナリ/整数変数を修正し、LP として解決して、デュアルを再作成します。2.必要な制約に対してのみデュアルを取得します。

2番目の方法を試す方法を見つけることができませんでした.最初の方法では、次のようなことをしました:

何か不明な点がある場合、またはさらに情報が必要な場合はお知らせください。どんな助けでも大歓迎です。