Считайте файл MPS для LP и данных об оптимизации MILP
problem = mpsread(mpsfile)Загрузите файл mps и решите проблему, которую он описывает.
Загрузите файл eil33-2.mps от общедоступного репозитория. Просмотрите проблемный тип.
gunzip('http://miplib.zib.de/download/eil33-2.mps.gz') problem = mpsread('eil33-2.mps')
problem =
f: [4516x1 double]
Aineq: [0x4516 double]
bineq: [0x1 double]
Aeq: [32x4516 double]
beq: [32x1 double]
lb: [4516x1 double]
ub: [4516x1 double]
intcon: [4516x1 double]
solver: 'intlinprog'
options: [1x1 optim.options.Intlinprog]Заметьте, что problem.intcon не пуст, и problem.solver является 'intlinprog'. Проблемой является целочисленная линейная проблема программирования.
Измените опции, чтобы подавить итеративное отображение и сгенерировать график, в то время как решатель прогрессирует.
options = optimoptions('intlinprog','Display','final','PlotFcn',@optimplotmilp); problem.options = options;
Решите проблему путем вызова intlinprog.
[x,fval,exitflag,output] = intlinprog(problem);
Optimal solution found. Intlinprog stopped because the objective value is within a gap tolerance of the optimal value, options.RelativeGapTolerance = 0.0001 (the default value). The intcon variables are integer within tolerance, options.IntegerTolerance = 1e-05 (the default value).
