枚举线性解的解池

(函数来自 pyomo.contrib.alternative_solutions.lp_enum_solnpool)

pyomo.contrib.alternative_solutions.lp_enum_solnpool.enumerate_linear_solutions_soln_pool(model, num_solutions=10, rel_opt_gap=None, abs_opt_gap=None, zero_threshold=1e-05, solver_options={}, tee=False)[源代码]

使用Gurobi的解池功能为（混合二进制）线性规划寻找替代最优解。

Parameters:

  • model (ConcreteModel) – 一个具体的Pyomo模型

  • num_solutions (int) – 生成的最大解决方案数量。

  • 变量 (无 或 一组 Pyomo _GeneralVarData 变量) – 将为其生成边界的变量。无表示 将包括所有变量。或者，可以提供一组 _GenereralVarData 变量。

  • rel_opt_gap (float 或 None) – 原始目标的相对最优性差距，将为其找到变量边界。None 表示不会将相对差距约束添加到模型中。

  • abs_opt_gap (float 或 None) – 原始目标的绝对最优性差距，将为其找到变量边界。None 表示不会向模型添加绝对差距约束。

  • zero_threshold (float) – 连续变量的值被认为等于零的阈值。

  • solver_options (dict) – 传递给求解器的选项-值对。

  • tee (boolean) – 布尔值，指示是否应显示求解器输出。

Returns:

解决方案对象的列表。 [Solution]

Return type:

解决方案