我有一个非常大的 LP 问题需要解决并且必须解决很多次。
每次我只需要改变一些系数然后重新运行。
所以我的策略是针对基本问题制定模型,并保存。
每次,我都得到一个基本模型的拷贝,并尝试改变系数。
问题是如何更改新拷贝的系数。
我知道如何在创建模型时更改系数。但是我不想重复创建过程,因为它会花费很多时间。
有没有不用重新创建模型直接改变系数的方法?
最佳答案
我在下面修改了 CPLEX 附带的 ilolpex1.cpp 示例:
#include <ilcplex/ilocplex.h>
ILOSTLBEGIN
static void
populatebyrow (IloModel model, IloNumVarArray var, IloRangeArray con);
int
main (int argc, char **argv)
{
IloEnv env;
try {
IloModel model(env);
IloNumVarArray var(env);
IloRangeArray con(env);
populatebyrow (model, var, con);
IloCplex cplex(model);
cplex.exportModel("lpex1.1.lp");
// Optimize the problem and obtain solution.
if ( !cplex.solve() ) {
env.error() << "Failed to optimize LP" << endl;
throw(-1);
}
env.out() << "Solution status = " << cplex.getStatus() << endl;
env.out() << "Solution value = " << cplex.getObjValue() << endl;
// Modify one of the coefficients and solve again.
con[0].setLinearCoef(var[2], 2);
cplex.exportModel("lpex1.2.lp");
// Optimize the problem and obtain solution.
if ( !cplex.solve() ) {
env.error() << "Failed to optimize LP" << endl;
throw(-1);
}
env.out() << "Solution status = " << cplex.getStatus() << endl;
env.out() << "Solution value = " << cplex.getObjValue() << endl;
}
catch (IloException& e) {
cerr << "Concert exception caught: " << e << endl;
}
catch (...) {
cerr << "Unknown exception caught" << endl;
}
env.end();
return 0;
} // END main
// To populate by row, we first create the variables, and then use them to
// create the range constraints and objective.
static void
populatebyrow (IloModel model, IloNumVarArray x, IloRangeArray c)
{
IloEnv env = model.getEnv();
x.add(IloNumVar(env, 0.0, 40.0));
x.add(IloNumVar(env));
x.add(IloNumVar(env));
model.add(IloMaximize(env, x[0] + 2 * x[1] + 3 * x[2]));
c.add( - x[0] + x[1] + x[2] <= 20);
c.add( x[0] - 3 * x[1] + x[2] <= 30);
x[0].setName("x1");
x[1].setName("x2");
x[2].setName("x3");
c[0].setName("c1");
c[1].setName("c2");
model.add(c);
} // END populatebyrow
我用过 setLinearCoef改变其中一个系数的方法。您可以比较两个 LP 文件(“lpex1.1.lp”和“lpex1.2.lp”)以查看/验证更改。
关于c++ - 如何在 C++ 中修改现有的 cplex 模型,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/33513437/