強制一個變量是一個整數CVXPY

我想使用Python中cvxpy強迫一個變量是一個整數（整數約束），但結果一直是一個浮動：強制一個變量是一個整數CVXPY

from cvxpy import * 

Fi = Int() 
Or = Int() 

constr = [Fi <= 3000, 
       Or <= 3000, 
       Or >= 1000, 
       1.25*Or - Fi >= 0, 
       Fi >= 0, 
       Or >= 0] 

obj= Maximize(50000*Fi + 25000*Or) 

prob = Problem(obj, constr) 
prob.solve() 

print ("Status: ", prob.status) 

print ("Fi: ", Fi.value) 
print ("Or: ", Or.value) 

print ("Obj: ", obj.value)

結果：

Status: optimal 
Fi: 2999.9999999 
Or: 2999.99999989 
Obj: 224999999.992

我能做些什麼來強制它？

我曾嘗試過：

Fi = Variable() 
Or = Variable() 

constr = [Fi <= 3000, 
       Or <= 3000, 
       Or >= 1000, 
       1.25*Or - Fi >= 0, 
       Fi >= 0, 
       Or >= 0, 
       Fi == Int(), 
       Or == Int()]

網絡連接，或者是變量。不只是數字。

來源

2017-04-03 Aleharu

@nico我也嘗試過'Fi = Variable（）'並添加約束條件'Fi == Int（）'，我不能重複。在那個問題中，他們沒有使用cvxpy – Aleharu

在你的約束條件下，1.25 *。你如何期望結果是Int？ http://www.cvxpy.org/en/latest/tutorial/intro/index.html – ADL

@ADL Fi不能超過Or的125％。這並不意味着Fi必須浮動 – Aleharu

我有同樣的問題（與更多的變量）！我認爲cvxpy將解決方案存儲爲numpy.matrix變量以節省空間，哪種類型將每種解決方案都作爲浮點運算。我只是將我的輸出設置爲int。這應該爲你工作：

Fi_val = int(Fi.value)+(1 if (Fi.value - int(Fi.value)) >0.9 else 0) 
Or_val = int(Or.value)+(1 if (Or.value - int(Or.value)) >0.9 else 0)

有更好的方法來獲得一個整數x的小數部分比x-int(x)（如Math.modf(x)和numpy.modf(x)），但是這需要沒有包裝的產品進口。

請注意，您可以將閾值設置爲0.9999999999而不是0.9。 cvxpy的輸出似乎是一個int，幾乎達到了numpy矩陣浮點數的全部精度。

（如果有人可以使這個想法更精確，請做）。

來源

2017-07-19 16:29:02

Hi Zach，這是真的。結果是距離int最近的浮點數。我只是圍繞它。 – Aleharu

強制一個變量是一個整數CVXPY

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