我正在使用的API来解决一个线性程序。
我正在求解的线性规划被证明是不可行的,所以我使用CPLEX的feasopt()来缓解这个问题。我可以通过my_prob.feasopt(my_prob.feasopt.all_constraints())得到一个可行的解决方案,其中feasopt放松了所有的约束。特别是在文档中,它说是In addition to that conventional solution vector, FeasOpt</em
我希望解决一个在python中使用docplex的TSP,并想开发一些类似于CPLEX Optimisation中的统计图表,并打印出每个可行的解决方案的下限和上限。The results I wish to receive from the engine, but using docplex 我最初的想法是应用"model.solve_details.mip_relative_gap我希望知道如何在优化过程中回调这个结果,因为我几乎没有使用
从docplex 2.9.141切换到版本2.10.150 (与2.10.151相同)后,当我尝试在我的模型上调用solve时(使用我的docloud凭证),我开始遇到以下错误。/venv/lib/python3.7/site-packages/docplex/mp/model.py", line 4018, in solve
return self./venv/lib/python3.7