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9.3 最適化計算結果result

　最適化計算の結果はresultというオブジェクトが保持しています．以下は，resultが保有する情報の一覧です．

名称 型 意味
nvars int 変数の数
nfunc int 関数の数
iters int 内点法の反復回数
fevals int 内点法の関数評価回数
optValue double 目的関数値
tolerance double 内点法の収束判定値
residual double 内点法の解における最適性条件の残差
elapseTime double 所要計算時間
peakPhysicalMemoryUsed size_t 物理メモリの最大使用量
peakVirtualMemoryUsed size_t 仮想メモリの最大使用量
hardPenalty double 制約充足問題ソルバWCSPによるハードペナルティ
semiHardPenalty double 制約充足問題ソルバWCSPによるセミハードペナルティ
softPenalty double 制約充足問題ソルバWCSPによるソフトペナルティ
errorCode int 終了時ステータス
（成功時：0，失敗時：エラー番号）
エラー番号はNuorium Optimizerマニュアルの付録に記載のものに従います
simpleErrorCode int 終了時ステータス
（成功時：0，失敗時：エラー番号）
エラー番号は付録A.1のものに従います
isFeasible() bool 実行可能解が得られているかどうか
（true：得られている，false：得られていない）
getBoundInfeasibility() double 上下界違反量
getConstraintInfeasibility() double 制約式違反量
getFactorizationCount() int 内点法の行列分解の回数
getGap() double ギャップ値
getPartialProblemCount() long long int 部分問題数
getPenalty() double ペナルティ値
getRandomSeed() int シード値
getSimplexPivotCount() long long int 単体法の反復回数

　

　以下は最適化計算結果を出力するモデルファイルの記述例です．

Variable x, y;
Objective f(type = minimize);
f = 2 * x + 3 * y;
x + 2 * y == 15;
x >= 0;
y >= 0;
solve();

simple_printf("関数の数         %d\n", result.nfunc);
simple_printf("内点法の反復回数 %d\n", result.iters);
simple_printf("関数評価回数     %d\n", result.fevals);
simple_printf("目的関数値       %e\n", result.optValue);
simple_printf("収束判定条件     %e\n", result.tolerance);
simple_printf("最適性条件残差   %e\n", result.residual);
simple_printf("所要計算時間     %d\n", result.elapseTime);
simple_printf("終了時ステータス %d\n", result.errorCode);

　以下出力例です．

関数の数         2
内点法の反復回数 5
関数評価回数     8
目的関数値       2.250000e+001
収束判定条件     1.000000e-008
最適性条件残差   3.978422e-008
所要計算時間     0
終了時ステータス 0

　resultオブジェクトには，アルゴリズム毎に有効なメソッドもあります．

　最適化計算を行った場合，実行可能解が得られたかどうかを表すisFeasible()関数を使用できます．返り値はbool型です．

　以下記述例です．

Variable x;
Variable y;
Variable z;
Variable s1;
Variable s2;
Variable s3;
IntegerVariable delta1(type = binary);
IntegerVariable delta2(type = binary);
IntegerVariable delta3(type = binary);
Parameter M = 10000;
Objective cost(type = minimize);
cost = delta1 + delta2 + delta3;
x + y + z == 12 + s1;
5 * x + 5 * y + 5 * z == 60 + s2;
0 <= s1 <= 1.0e-3;
0 <= s2 <= 1.0e-3;
-M * delta1 <= x <= M * delta1;
-M * delta2 <= y <= M * delta2;
-M * delta3 <= z <= M * delta3;
options.plevel = 0;
options.maxnod = 1;
options.method = "simplex";
solve();
simple_printf("feasible = %d\n", result.isFeasible());

　以下は，上記例のsimple_printf関数における出力例です． 

feasible = 1

　制約充足問題ソルバWCSPで最適化計算を行った場合，ハード制約・セミハード制約・ソフト制約のペナルティをhardPenalty，semiHardPenalty，softPenaltyに保持します．

　以下記述例です．

IntegerVariable x(type = binary);
x - 2 >= 0;
options.maxtim = 0.1;
options.method = "wcsp";
solve();
simple_printf("hard penalty = %f\n", result.hardPenalty);

　以下は，上記例のsimple_printf関数における出力例です． 

hard penalty = 1.000000
9.2 求解オプション options
9.4 可変定数

 

 

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