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15.3.5 混合整数計画問題専用制約充足アルゴリズム(wcsplp)に有効なパラメータ

 線形な混合整数計画問題をした問題を制約充足問題として解釈し解く手法です.wcsplpは下記の点でwcspと異なります.

  1. wcsplpは線形の混合整数計画問題のモデルにそのまま適用できる
  2. wcsplp変数の上下限を考慮し,目的関数の最大値(最小値)にもとづいてtarget値を決定する
  3. wcsplpでは,0-1変数以外の変数は適当な刻み幅のDiscreteVariableとして扱われる
  4. wcsplpは混合整数計画問題用の前処理を使用するため,より良い解が得られる場合がある
  5. wcsplpでは,制約を全てhardConstraintとして扱う

 wcsplpの求解は,反復がユーザ指定の最大反復回数に達するか,求解時間がユーザ指定の最大求解時間に達すると終了します.最大反復回数のデフォルト値は1000000回で,最大求解時間のデフォルト値は3600秒です.wcspと同様に,wcsplp利用時もtryCountおよびrandomSeedも指定可能です.これらのデフォルトはともに1です.wcsplp用のパラメータは,下記の通り設定することができます.

 モデルファイルに記述する方法

options.method = "wcsplp";
options.maxitn = 1000000;       //正の整数
options.maxtim = 3600;          //正の整数
options.wcspTryCount = 1;       //正の整数
options.wcspRandomSeed = 1;     //正の整数

 パラメータファイルnuopt.prmに記述する方法

method:wcsplp
crit:maxitn = 1000000   * 正の整数
crit:maxtim = 3600      * 正の整数
wcsp:tryCount = 1       * 正の整数
wcsp:randomSeed = 1     * 正の整数

 パラメータファイルnuopt.prmからmethod:wcsplpと指定すると,Numerical OptimizerのmpssolverやsolveLP(外部接続マニュアル参照)からもwcsplpを実行することが可能です.


 

 

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