Restrições semicontínuas no CPLEX Python

Question

Eu tenho um problema de otimização semi-contínuo reformulado como um problema de otimização MIQP.

Meu objetivo tem uma forma quadrática$x^{T}Qx$e meu$x_{i}$são como$x_{i} \in [m,M] \cup \{0\}$. Portanto, introduzo um vetor de variáveis ​​binárias$y$tal como$y_{i} \in \{0,1\}$e considere a seguinte restrição sobre o$x_{i}$:$m * y_{i} \leq x_{i} \leq M * y_{i}$.

Meu problema de otimização é, portanto, definido pela função objetivo, a restrição variada no$x_{i}$e a restrição binária em$y_{i}$.

Estou tentando resolver meu problema com o CPLEX, mas estou tendo problemas para especificar a restrição de intervalo no$x_{i}$. Aqui está o que eu tenho até agora para as restrições:

myProblem=cplex.Cplex()

#define the variables
names_amounts=["amounts " + str(i) for i in range(50))]
names_binary=["binary " + str(i) for i in range(50))]
myProblem.variables.add(ub=[1]*50,
                        lb=[0]*50,
                        names=names_amounts)
myProblem.variables.add(ub=[1]*50,
                        lb=[0]*50,
                        names=names_binary)
for i in range(50):
    myProblem.variables.set_types("amounts " + str(i), myProblem.variables.type.continuous)
    myProblem.variables.set_types("binary " + str(i), myProblem.variables.type.integer)

#define the constraints
myProblem.linear_constraints.add(
        lin_expr=[[names_amounts,[1]*50]],
        senses=['E'],
        rhs=[1.0])

Eu preciso adicionar a restrição de alcance, mas não consigo descobrir como. Eu sei que meu sensesatributo se tornará, ['E'] + ['R' for i in range(50)]mas lin_expre os rhsatributos e ? Como especificar a dependência do rhsatributo com as variáveis ​​binárias?

Answer 1

isso é muito fácil de fazer com a API python docplex:

deixe-me mudar

https://github.com/AlexFleischerParis/zoodocplex/blob/master/zoosemiinteger.py

a partir de

https://www.linkedin.com/pulse/making-optimization-simple-python-alex-fleischer/

em semicontínuo

from docplex.mp.model import Model

# original model

mdl = Model(name='buses')
nbbus40 = mdl.semicontinuous_var(4,20,name='nbBus40')
nbbus30 = mdl.semicontinuous_var(4,20,name='nbBus30')
mdl.add_constraint(nbbus40*40 + nbbus30*30 >= 300, 'kids')
mdl.minimize(nbbus40*500 + nbbus30*400)

mdl.solve()

for v in mdl.iter_semicontinuous_vars():
    print(v," = ",v.solution_value