Чтение файла MPS для данных оптимизации LP и MILP
problem = mpsread(mpsfile,'ReturnNames',true)problem структура с variableNames и constraintNames поля, содержащие имена переменных и ограничения в mpsfile.
Загрузка mps Файл и решить описанную им задачу.
Загрузите eil33-2.mps файл из открытого репозитория. Просмотрите тип задачи.
gunzip('http://miplib.zib.de/WebData/instances/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'. Задачей является целочисленная задача линейного программирования.
Измените опции, чтобы подавить итеративное отображение и сгенерировать график по мере прогрессирования решателя.
options = optimoptions('intlinprog','Display','final','PlotFcn',@optimplotmilp); problem.options = options;
Решите проблему, позвонив 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.AbsoluteGapTolerance = 0 (the default value). The intcon variables are integer within tolerance, options.IntegerTolerance = 1e-05 (the default value).
Загрузка mps Файл и получите его переменную и имена ограничений.
Загрузите eil33-2.mps файл из открытого репозитория. Просмотрите возвращенную структуру задачи.
gunzip('http://miplib.zib.de/WebData/instances/eil33-2.mps.gz') problem = mpsread('eil33-2.mps','ReturnNames',true)
problem =
struct with fields:
f: [4516×1 double]
Aineq: [0×4516 double]
bineq: [0×1 double]
Aeq: [32×4516 double]
beq: [32×1 double]
lb: [4516×1 double]
ub: [4516×1 double]
intcon: [4516×1 double]
solver: 'intlinprog'
options: [1×1 optim.options.Intlinprog]
variableNames: [4516×1 string]
constraintNames: [1×1 struct]Просмотрите первые имена каждого типа.
problem.variableNames(1:4)
ans =
4×1 string array
"x1"
"x2"
"x3"
"x4"problem.constraintNames.eqlin(1:4)
ans =
4×1 string array
"c1"
"c2"
"c3"
"c4"В проблеме нет ограничений неравенства.
problem.constraintNames.ineqlin
ans = 0×1 empty string array