尽管数学上不可能,但 Gurobi 报告了无限模型
Gurobi reports unbounded model despite mathematical impossibility
我正在使用 Julia 出色的 JuMP 包来求解一个线性规划,并将 Gurobi 6.0.4 作为求解器。
objective 函数是决策变量的总和,明确定义为非负,问题要求将其最小化。出于某种原因,Gurobi 认为该模型是无界的。
这里是变量的定义和objective:
@defVar(model, delta2[i=irange,j=pair[i]] >= 0)
@setObjective(model, Min, sum{delta2[i,j], i=irange, j=pair[i]})
奇怪的观察 #1:虽然这是一个最小化问题,但 Gurobi 的 BarrierSolve 方法的日志清楚地显示了 objective 函数在每次迭代时增加。此外,Gurobi 似乎在行数和列数之间进行了切换。在预求解步骤之前,模型有 50k 行和 25k 列。在预求解步骤(删除少于 1k 行和列)之后,我们有 24k 行和 50k 列。日志如下所示:
Optimize a model with 50422 rows, 24356 columns and 1846314 nonzeros
Coefficient statistics:
Matrix range [1e-04, 2e+00]
Objective range [1e+00, 1e+00]
Bounds range [9e-02, 2e+02]
RHS range [6e+00, 4e+03]
Presolve removed 164 rows and 635 columns
Presolve time: 0.79s
Presolved: 24192 rows, 49787 columns, 1836247 nonzeros
Ordering time: 1.60s
奇怪的观察 #2:BarrierSolve 最终以状态 InfeasibleOrUnbounded
终止。然后建议设置 InfUnbdInfo=1
并通过设置 BarHomogeneous=1
使用 Gurobi 的齐次 BarrierSolve 方法。当我做这两件事时,objective 函数不断增加(!)并且屏障日志如下所示:
Objective Residual
Iter Primal Dual Primal Dual Compl Time
0 -6.95693531e+06 1.94975493e+02 1.10e+01 9.79e+02 1.39e+03 4s
1 -3.18487510e+06 7.02065119e+06 5.50e-01 5.57e+02 3.45e+02 5s
2 -8.43175324e+05 2.31465924e+06 4.81e-02 1.60e+02 9.32e+01 6s
3 -2.37967254e+05 6.66124613e+05 6.51e-03 3.69e+01 2.35e+01 8s
4 -7.49693243e+04 1.81252940e+05 1.64e-03 9.49e+00 6.46e+00 9s
5 -3.20211009e+04 8.98339452e+04 6.25e-04 5.30e+00 3.11e+00 10s
6 -1.04312874e+04 5.17677474e+04 2.06e-04 3.06e+00 1.65e+00 11s
7 4.58252702e+02 4.04538611e+04 1.24e-04 2.19e+00 1.23e+00 12s
8 3.40831629e+04 5.42543944e+04 7.65e-05 1.87e+00 1.54e+00 13s
9 3.10110459e+05 2.25902448e+05 5.50e-05 1.87e+00 6.81e+00 15s
10 1.59299448e+06 9.88980682e+05 5.73e-05 1.85e+00 3.37e+01 16s
11* 1.88981433e+07 1.28711401e+07 2.93e-06 6.92e-01 1.14e-03 17s
12* 1.65096505e+08 3.73470456e+08 5.57e-06 5.73e-02 1.40e-04 18s
13* 7.18252597e+09 3.21890978e+09 2.62e-06 2.01e-03 4.60e-06 20s
14* 1.15822505e+12 7.53575462e+10 1.50e-05 6.18e-06 8.50e-09 21s
15* 1.08512896e+13 2.57735417e+12 2.92e-06 6.99e-08 1.22e-10 22s
16* 3.03152292e+14 7.54681485e+13 1.21e-07 7.50e-10 1.28e-12 23s
Barrier performed 16 iterations in 23.41 seconds
Unbounded model
我不明白线性程序在涉及非负变量之和的最小化时如何是无界的。这是 Gurobi 的问题还是我在设置 LP 时做错了什么?我怀疑这可能是某种数字错误,但我不确定如何解决它。
编辑:我通过放宽一些约束并人为地改善可行性区域,找到了部分解决问题的方法。看起来这个问题真的是一个可行性问题而不是一个无界性问题,这意味着 Gurobi 实际上可能指的是对偶的无界性?
感谢您的帮助!
由于 "narrow" 范围限制,您的问题条件不佳。如果他们确实需要范围限制,请考虑重新调整您的问题。如果它们更像是 "approximate" 等式约束,请考虑添加一个松弛变量并使其成为实际的等式约束,并对 objective.
中的松弛变量进行惩罚
我正在使用 Julia 出色的 JuMP 包来求解一个线性规划,并将 Gurobi 6.0.4 作为求解器。 objective 函数是决策变量的总和,明确定义为非负,问题要求将其最小化。出于某种原因,Gurobi 认为该模型是无界的。
这里是变量的定义和objective:
@defVar(model, delta2[i=irange,j=pair[i]] >= 0)
@setObjective(model, Min, sum{delta2[i,j], i=irange, j=pair[i]})
奇怪的观察 #1:虽然这是一个最小化问题,但 Gurobi 的 BarrierSolve 方法的日志清楚地显示了 objective 函数在每次迭代时增加。此外,Gurobi 似乎在行数和列数之间进行了切换。在预求解步骤之前,模型有 50k 行和 25k 列。在预求解步骤(删除少于 1k 行和列)之后,我们有 24k 行和 50k 列。日志如下所示:
Optimize a model with 50422 rows, 24356 columns and 1846314 nonzeros
Coefficient statistics:
Matrix range [1e-04, 2e+00]
Objective range [1e+00, 1e+00]
Bounds range [9e-02, 2e+02]
RHS range [6e+00, 4e+03]
Presolve removed 164 rows and 635 columns
Presolve time: 0.79s
Presolved: 24192 rows, 49787 columns, 1836247 nonzeros
Ordering time: 1.60s
奇怪的观察 #2:BarrierSolve 最终以状态 InfeasibleOrUnbounded
终止。然后建议设置 InfUnbdInfo=1
并通过设置 BarHomogeneous=1
使用 Gurobi 的齐次 BarrierSolve 方法。当我做这两件事时,objective 函数不断增加(!)并且屏障日志如下所示:
Objective Residual
Iter Primal Dual Primal Dual Compl Time
0 -6.95693531e+06 1.94975493e+02 1.10e+01 9.79e+02 1.39e+03 4s
1 -3.18487510e+06 7.02065119e+06 5.50e-01 5.57e+02 3.45e+02 5s
2 -8.43175324e+05 2.31465924e+06 4.81e-02 1.60e+02 9.32e+01 6s
3 -2.37967254e+05 6.66124613e+05 6.51e-03 3.69e+01 2.35e+01 8s
4 -7.49693243e+04 1.81252940e+05 1.64e-03 9.49e+00 6.46e+00 9s
5 -3.20211009e+04 8.98339452e+04 6.25e-04 5.30e+00 3.11e+00 10s
6 -1.04312874e+04 5.17677474e+04 2.06e-04 3.06e+00 1.65e+00 11s
7 4.58252702e+02 4.04538611e+04 1.24e-04 2.19e+00 1.23e+00 12s
8 3.40831629e+04 5.42543944e+04 7.65e-05 1.87e+00 1.54e+00 13s
9 3.10110459e+05 2.25902448e+05 5.50e-05 1.87e+00 6.81e+00 15s
10 1.59299448e+06 9.88980682e+05 5.73e-05 1.85e+00 3.37e+01 16s
11* 1.88981433e+07 1.28711401e+07 2.93e-06 6.92e-01 1.14e-03 17s
12* 1.65096505e+08 3.73470456e+08 5.57e-06 5.73e-02 1.40e-04 18s
13* 7.18252597e+09 3.21890978e+09 2.62e-06 2.01e-03 4.60e-06 20s
14* 1.15822505e+12 7.53575462e+10 1.50e-05 6.18e-06 8.50e-09 21s
15* 1.08512896e+13 2.57735417e+12 2.92e-06 6.99e-08 1.22e-10 22s
16* 3.03152292e+14 7.54681485e+13 1.21e-07 7.50e-10 1.28e-12 23s
Barrier performed 16 iterations in 23.41 seconds
Unbounded model
我不明白线性程序在涉及非负变量之和的最小化时如何是无界的。这是 Gurobi 的问题还是我在设置 LP 时做错了什么?我怀疑这可能是某种数字错误,但我不确定如何解决它。
编辑:我通过放宽一些约束并人为地改善可行性区域,找到了部分解决问题的方法。看起来这个问题真的是一个可行性问题而不是一个无界性问题,这意味着 Gurobi 实际上可能指的是对偶的无界性?
感谢您的帮助!
由于 "narrow" 范围限制,您的问题条件不佳。如果他们确实需要范围限制,请考虑重新调整您的问题。如果它们更像是 "approximate" 等式约束,请考虑添加一个松弛变量并使其成为实际的等式约束,并对 objective.
中的松弛变量进行惩罚