如何在 PySCIPOpt 中预求解后获得约束矩阵

Question

我有一个 pyscipopt.Model 变量 model，编码一个具有线性约束的整数程序。

我想在约束矩阵的所有行上评估一些解决方案。我想到的唯一方法是使用 model.getSolVal() 获取修改变量的解值，并手动计算修改约束矩阵的行的点积。

以下代码片段提取模型中约束的非零系数：

constr = model.getConss()[0]
coeff_dict = model.getValsLinear(constr)

它在预求解之前运行良好，但在预求解（或只是优化）之后出现以下错误

Warning: 'coefficients not available for constraints of type ', 'logicor'.

我目前的解决方案是完全禁用预求解，在这种情况下不会修改变量。我可以避免吗？

Answer 1

我假设您想对行活动做一些事情，而不仅仅是检查您的解决方案是否可行？

getValsLinear 仅可用于线性约束。在预求解 SCIP 时，将线性约束升级为一些更专业的约束类型（在您的情况下为 logicor）。

SCIP 中有一个名为 SCIPgetConsVals 的函数可以执行您希望 getValsLinear 执行的操作（它为您提供具有线性表示的所有约束的值）。但是，该函数尚未包含在 PySCIPopt 中。

您可以轻松地自己包装该函数（甚至可以转到 https://github.com/scipopt/PySCIPOpt 并创建一个 Pull-request）。另一种选择是读取禁止升级线性约束的设置文件。

constraints/linear/upgrade/logicor = FALSE 
constraints/linear/upgrade/indicator = FALSE
constraints/linear/upgrade/knapsack = FALSE
constraints/linear/upgrade/setppc = FALSE
constraints/linear/upgrade/xor = FALSE
constraints/linear/upgrade/varbound = FALSE

将是您需要的设置。这样你仍然可以在没有约束升级的情况下进行预求解。

如何在 PySCIPOpt 中预求解后获得约束矩阵

How to get constraint matrix after presolving in PySCIPOpt

linear-programming

mixed-integer-programming

scip