1. 求解每个结点对应的上界ub的计算过程

时间: 2023-08-10 19:04:40 浏览: 53
节点的上界ub计算过程是针对搜索树中的每个节点,根据当前节点所在状态和剩余可行解空间,估算出当前节点能够达到的最优解的上界。计算过程如下: 1. 对于根节点,上界ub等于问题的松弛线性规划LP的目标函数值。 2. 对于非根节点,根据节点对应的约束条件,将问题进一步分解,得到两个子问题,分别对应左右儿子节点。则该节点的上界ub等于左右儿子节点的上界ub之和。 3. 对于每个子问题,采用线性规划方法求解,得到该子问题的目标函数值。如果该目标函数值大于当前已知的最优解,则将其用于更新当前最优解。 4. 递归地计算左右儿子节点的上界ub,直到搜索树中的叶子节点。 5. 最终根据搜索树中所有叶子节点的上界ub,选取其中最优的作为该问题的最优解。 需要注意的是,上界ub的计算过程中使用的是线性规划方法,因此可以得到非常紧密的上界,但是计算量较大。
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cvxopt.solvers求解如何跳过过程

cvxopt.solvers是用于求解凸优化问题的Python包。在使用cvxopt.solvers求解问题时,可以通过设置参数来控制求解的过程。如果你希望跳过求解过程,可以将参数verbose设置为False。这样,求解器将不会输出求解过程的详细信息,只会输出最终的求解结果。以下是一个示例代码: ```python import cvxopt from cvxopt import matrix, solvers # 构造优化问题 P = matrix([[1.0, 0.5], [0.5, 1.0]]) q = matrix([-1.0, 0.0]) G = matrix([[-1.0, 0.0], [0.0, -1.0]]) h = matrix([0.0, 0.0]) A = matrix([1.0, 1.0], (1,2)) b = matrix(1.0) # 设置参数,跳过求解过程 solvers.options['show_progress'] = False # 求解问题 sol = solvers.qp(P, q, G, h, A, b) # 输出求解结果 print(sol['x']) ``` 在上面的代码中,我们将参数show_progress设置为False,这样cvxopt.solvers将不会输出求解过程的信息,只会输出最终的求解结果。

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