我在AMPL中解决了混合整数编程问题(减少了生成列的工作量)，并使用cvxopt移植到了Python。 CVXOPT“op”没有提供我所需的二进制变量选项，因此我将其与GLPK扩展为使用“ILP”。我正在获得ilp状态=“LP放松是根本不可行的”，由于先前的AMPL解决方案，我知道这是不对的。所以我知道我的配置不正确。我试图通过研究stackoverflow问题The integer linear programming(ILP) function in CVXOPT returns non integers中的示例来理解整数“I”和二进制“B”键的使用。
我的问题是，I＆B键之间有什么区别，例如:
stat, sol1 = glpk.ilp(W, G.T, h, I=set([0, 1]))
stat, sol2 = glpk.ilp(W, G.T, h, I={0,1})
stat, sol3 = glpk.ilp(W, G.T, h)
有以下3个不同的解决方案:(
print(soli.T)[ 0.00e+00 0.00e+00 5.00e-01 5.00e-01 5.00e-01 -0.00e+00 ... ] [ 0.00e+00 0.00e+00 5.00e-01 5.00e-01 5.00e-01 -0.00e+00 ... ] [ 5.00e-01 5.00e-01 5.00e-01 5.00e-01 5.00e-01 -0.00e+00 ... ] 我看过
help(ilp)，但它只是说I＆B是整数和二进制变量的索引集(据我了解)，但是它没有描述如果同时使用(I＆B)或它们重叠，会发生什么情况，或其中一个是空集，或者未定义。我本来以为上面的sol1 = sol2，因为它是定义集合I的两种不同方法。我认为sol3都是整数，并且没有二进制变量，因为B未被定义，但是我没有任何文档可以确认。 最佳答案
我找到了问题的答案，因此将其发布在此处，以防其他人对cvxopt.glpk.ilp()和I＆B参数有相同的问题。
A :(状态x)= ilp(c，G，h，A，b)
x是所有浮点数
B :(状态x)= ilp(c，G，h，A，b，I)
x是浮点数和整数的混合，具体取决于集合I中的索引
C(状态x)= ilp(c，G，h，A，b，I，B)
x是float，integer和binary的混合，具体取决于
集合I和集合B中的索引。
如果集合I和Boverlap，则B取代。
问题＃33785396提供了一个示例，在此重复使用。来自于:
https://en.wikipedia.org/wiki/Integer_programming#Example
For A: the result is [1.8, 2.8] all float
For B: with I={0}, the result is [2.0, 2.67] int & float
For B: with I={1}, the result is [2.67, 2.0] float & int
For B: with I={0,1}, the result is [2.0, 2.0] int & int
For C: with I={0,1} and B={0}, the result is [1.0, 2.0] binary & int
For C: with I={0,1} and B={0,1}, the result is [0.0, 1.0] binary & binary
关于python - 有关整数和二进制设置键的cvxopt.glpk.ilp文档，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/48834817/