Fico Xpress / Mosel：最优解中不满足约束条件

Question

考虑以下最小化问题：

declarations
A,B,C: range
Objective:linctr 
ct1: array(a,b,c) of  linctr
ct2: linctr
z: array (a,b,c) of real
x: array (a,b,c) of mpvar
end-declarations

initializations
    ...
end-initializations

forall(a in A, b in B, c in C) create(x(a,b,c))

Objective := sum(a in A, b in B, c in C) z(a,b,c) * x(a,b,c)

forall(a in A, b in B, c in C) ct1(a,b,c):= (a,b,c) is_binary
forall(a in A) ct2:= sum(b in B, c in C) x(a,b,c) = 1

minimize(Objective)

决策变量的 3 维数组应该受到约束，使得对于第一维 A 上的每个索引，约束 ct2 断言只有一个 x(1,b,c)，只有一个 x(2,b,c)，等等等于1。

然而，Xpress returns 一个最佳解决方案，其中 ct2 被违反，因此 x(1,2,3) = 1 和 x(1,4,6) = 1。

有人知道为什么违反了该约束吗？

Answer 1

这段代码中存在多个问题。

首先，要使 x(a,b,c) 二进制化，您不需要约束。你可以这样做：

forall(a in A, b in B, c in C) x(a,b,c) is_binary

其次，因为你想为 A 的每个元素编写 ct2，你应该像这样在 A 的集合上定义它：

ct2: array(A) of linctr

然后像这样定义约束：

forall(a in A) ct2(a):= sum(b in B, c in C) x(a,b,c) = 1

这样它将为 A 的每个元素定义。以前 ct2 仅在范围 A 的最后一个元素上实现。

Fico Xpress / Mosel：最优解中不满足约束条件

Fico Xpress / Mosel: Constraint not satisfied in optimal solution

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