Yalmip + Gurobi检查不可性约束（Model is infeasible）

最新推荐文章于 2025-02-13 20:58:25 发布

原创最新推荐文章于 2025-02-13 20:58:25 发布 · 1k 阅读

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#matlab

1.求解报错

在这里插入图片描述

2.加入以下程序

	%检查不可行约束
    [model,recoverymodel] = export(Con_MP,F_MP,ops);
    iis = gurobi_iis(model);
    gurobi_write(model, 'TestModel.lp');

3.找到iis.Arows，为1表示该行对应的是冲突约束

在这里插入图片描述

4.打开TestModel.lp文件，找到3中对应编号的冲突约束，注意.lp文件中的约束行是从R0开始算的，即上图中16为1对应的冲突约束在下图中为R15

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【Gurobi】针对优化模型Infeasible的错误，如何快速Debug?

专注运筹学，数据科学领域，只发原创文章

10-27

6151

1 你是否遇到过 Infeasible model 的问题？相信用Gurobi写过model的童鞋大概率会遇到一个bug 就是当你好不容易把模型输入到gurobi里边后，当你运行程序让gurobi去优化求解你的问题的时候，gurobi 却报出一个 infeasible model 的错误信息。此时有两种可能性第一个原因是你建立的模型本身是有问题的，导致你的模型里的约束条件有互相矛盾的地方，所以这个模型根本就没有可行解；第二个原因是你的模型本身没有问题，只不过你在把数学模型输入到gurobi的过程中编

Yalmip使用教程(8)-常见报错及调试方法

配电网和matlab的博客

05-15

9610

博客中所有内容均来源于自己学习过程中积累的经验以及对yalmip官方文档的翻译：https://yalmip.github.io/tutorials/ 这篇博客将详细介绍使用yalmip工具箱编程过程中的常见错误和相应的解决办法。

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利用gurobi分析不可行（infeasible）模型

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12-28

4636

在构建线性规划（LP）或者混合整数规划（MIP）的过程中，经常会遇到求解器报infeasible 错误。这里记录下如何用gurobi快速分析问题，找到存在矛盾的约束条件。

Model is infeasible Best objective -, best bo than -1e+100und -, gap -Encountered an attribute

sjijdb的博客

08-01

482

错因：0-1规划才可以用GRB.BINARY，创建新变量中变量类型应该修改为GRB.CONTINUOUS。GRB.CONTINUOUS：连续型。GRB.BINARY:0-1型。GRB.INTEGER:整数型。

Gurobi 显示model is infeasible

weixin_43966285的博客

12-23

1149

来获取求解过程中的模型状态。可以使用了model.status来检查模型是否找到最优解。模型状态是一个Gurobi的常量，表示了求解过程中的不同状态。在显示model.status后，可以输出ilp文件，确定是在哪行哪个约束出问题，代码如下。1、Gurobi 针对优化模型Infeasible的错误，如何快速Debug?打开ilp文件，可以看到哪行约束有问题，作者是R7与R15851出现了矛盾。用Python调用gurobi显示模型不可行，搜索验证了几个方法。在Gurobi中，使用。

maltab调用gurobi计算出现：Infeasible or unbounded model 如何导出模型纠错？

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05-14

4691

大家是否在matlab调用gurobi出现无解或者无边界？接下来会出如何找出模型错误！

数学建模无解分析方法个人经验总结

博客简介

02-13

1614

使用生成.ilp文件，查看最小不可行子系统。使用放松约束，找到需要调整的约束或变量。手动检查模型设置，确保变量和约束合理。查看日志和调试工具的输出，辅助诊断问题。通过这些方法，可以快速定位模型不可行的原因并修复问题。

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8176

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Gurobi 不可行问题的冲突溯源

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如果是无界的，那么可以检查变量和约束的上下界设置，是否有可能出现无界情况。feasRelaxS() 和 feasRelax() 函数的功能，是在用户原有模型基础上，为变量和约束添加松弛变量，让松弛模型变得可行，然后通过最小化松弛量来获得一个最小违反变量和约束限制的模型。这种情况下，用户可以将原模型中的变量边界和约束的 Force 属性设定为1，然后运行ComputeIIS()，那么Gurobi 只会专注在新增加的约束和变量边界上，不但溯源的时间会更短，而且提供的信息可以更容易让用户发现问题。

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### 集成MATLAB、YALMIP和Gurobi求解线性规划 #### 安装与配置环境假设已安装好MATLAB，接下来需按顺序完成Yalmip和Gurobi的安装并建立两者间的联系。这一步骤确保了后续操作可以在MATLAB环境中顺利调用Gurobi求解器[^1]。 #### 测试Gurobi配置状态为了验证Gurobi是否已被正确设置，在MATLAB命令窗口输入`yalmiptest`指令。执行后会显示一系列测试信息；特别关注其中有关GUROBI的那一行记录，确认其最后的状态标记为“found”，表明当前环境下可以正常使用Gurobi求解器[^2]。 #### 构建线性规划模型当准备就绪之后，就可以着手构建实际问题对应的数学表达形式——即定义决策变量、设定目标函数以及加入必要的约束条件。值得注意的是，在描述这些组件的过程中应严格遵循线性的原则，避免引入任何形式上的非线性成分，因为无论是Gurobi还是其他类似优化软件均不支持直接处理非线性结构[^3]。下面是一个简单的例子展示如何利用上述工具组合解决一个基本的线性规划案例： ```matlab % 清除工作区内的所有数据 clear; % 加载YALMIP库文件 sdpvar x y % 创建两个连续型未知数x,y作为待定参数 % 设立目标函数(最小化): z=2*x+y Objective = 2 * x + y; % 添加若干条形如ax+by<=c样式的限定关系 Constraints = [x >= 0, y >= 0]; Constraints = [Constraints; x + y <= 5]; % 不等式约束之一 Constraints = [Constraints; -x + 2*y <= 8]; % 另一条不等式约束 % 调用solver解决问题 options = sdpsettings('solver', 'gurobi'); sol = optimize(Constraints, Objective, options); % 输出最优解及其对应的目标值 if sol.problem == 0 fprintf('Optimal solution found.\n'); disp(['Value of x: ', num2str(value(x))]); disp(['Value of y: ', num2str(value(y))]); else warning('No optimal solution was found.'); end ``` 此段脚本首先初始化了一个含有两个自由度（x和y）的小规模LP实例，并通过指定特定类型的边界来模拟现实世界里可能遇到的各种限制情况。接着指定了采用Gurobi作为内部算法引擎去寻找满足给定前提下的全局极值点位置。最终依据返回的结果判断是否存在可行方案，并打印出相应的数值结果。