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  • 从列生成,分支定界到分支定价算法解决大规模一维下料问题(一)
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    2021-06-16 14:29:00

    最近在调研大规模的cutting stock问题,发现了分支定价(price and bound) 方法。但是网上关于分支定价(price and bound)的资料很少,对自己的学习过程做个记录,希望能帮助到有需要的小伙伴。

    第一部分主要讲cutting stock问题的定义,以及如何用列生成算法解决cutting stock问题。

    一. cutting stock问题的定义

    问题描述:有一批钢管数量为 N,长度都为 L;假设m个顾客,来钢厂下订单,每位顾客需要长度为 Li的钢管 Di根。

    优化目标: 如何切割钢管使得既能满足客户的需求又使得的消耗的钢管数量最少?

    整数规划模型如下

    二. 列生成算法

    列生成算法的主要流程如下:

    step1:给出模型的初始解,其解代表可行列

    step2: 求解主问题(RMP)并获取乘子π

    step3: 求解子问题 ,并计算检验数,如果小于0,向限制主问题中添加一列求解,返回step2

    step4: 若检验数大于等于零,停止算法,输出最优解

    初始原问题时一个集合覆盖模型,一开始列出所有的列是不现实的,因此我们一开始只能从有限列出发,不断添加列,直到包含有限列的模型(限制主问题)与原问题模型具有相同的线性最优解;为了使用列生成,必须将原问题松弛为线性模型,因为列生成只能对线性模型使用。

    python代码如下:

    import gurobipy as grb
    from gurobipy import GRB
    import numpy as np
    
    # column就是pattern
    def master_problem(column, vtype, demand_number_array):
        m = grb.Model()
        x = m.addMVar(shape=column.shape[1], lb=0, vtype=vtype)
        m.addConstr(lhs=column @ x >= demand_number_array)
        m.setObjective(x.sum(), GRB.MINIMIZE)
        m.optimize()
    
        if vtype == GRB.CONTINUOUS:
            return np.array(m.getAttr('Pi', m.getConstrs()))
        else:
            return m.objVal, np.array(m.getAttr('X'))
    
    # 将主问题松弛成线性问题
    def restricted_lp_master_problem(column,demand_number_array):
        return master_problem(column, GRB.CONTINUOUS,demand_number_array)
    
    # 找到所有的cut pattern后,求解整数优化主问题。
    def restricted_ip_master_problem(column,demand_number_array):
        return master_problem(column, GRB.INTEGER,demand_number_array)
    
    # 子問題求解,寻找pattern
    def knapsack_subproblem(kk,demand_width_array,demand_number_array,roll_width):
        m = grb.Model()
        x = m.addMVar(shape=kk.shape[0], lb=0, vtype=GRB.INTEGER)  # 整数规划
        m.addConstr(lhs=demand_width_array @ x <= roll_width)
        m.setObjective(1 - kk @ x, GRB.MINIMIZE)
        m.optimize()
    
        flag_new_column = m.objVal < 0   # 判别数
        if flag_new_column:
            new_column = m.getAttr('X')  # 子问题求解,找到新的列
        else:
            new_column = None
        return flag_new_column, new_column
    
    def test(roll_width,demand_width_array,demand_number_array):
        # 初始定义最简单的pattern
        initial_cut_pattern = np.diag(np.floor(roll_width / demand_width_array))
        flag_new_cut_pattern = True
        new_cut_pattern = None
        cut_pattern = initial_cut_pattern  # 最近的pattern
        while flag_new_cut_pattern:
            if new_cut_pattern:
                cut_pattern = np.column_stack((cut_pattern, new_cut_pattern))    # 最新的pattern。按列合并
            kk = restricted_lp_master_problem(cut_pattern, demand_number_array)  # 将主问题松弛成线性问题
            flag_new_cut_pattern, new_cut_pattern = knapsack_subproblem(kk, demand_width_array, demand_number_array, roll_width)
        # 找到所有的cut pattern后,求解整数优化主问题。
        minimal_stock, optimal_number = restricted_ip_master_problem(cut_pattern, demand_number_array)
        print(f'demand_width_array: {demand_width_array}')
        print(f'demand_number_array: {demand_number_array}')
        print('result:')
        print(f'minimal_stock: {minimal_stock}')
    
    # 生成测试数据
    def generate_data(roll_width,customer_num):
        roll_width = np.array(roll_width)
        demand_width_array = np.random.randint(1, 3, size=(customer_num))
        demand_number_array = np.random.randint(50, 200, size=(customer_num))
        return roll_width, demand_width_array, demand_number_array
    
    # print(generate_data(120,100))
    roll_width, demand_width_array, demand_number_array = generate_data(roll_width=120,customer_num=2)
    test(roll_width, demand_width_array, demand_number_array)

     

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  • 基于Cplex的分支定价

    千次阅读 2021-01-16 23:01:45
    分支定价(branch and bound)和分支定价(branch and price)仅一字之差,这两者之间也有着紧密联系,简单来说分支定价=分支定界+列生成。个人觉得在运筹学领域,分子定价算法也算是比较高级的算法了,要学习分支...

    前言

    分支定界(branch and bound)和分支定价(branch and price)仅一字之差,这两者之间也有着紧密联系,简单来说分支定价=分支定界+列生成。个人觉得在运筹学领域,分支定价算法也算是比较高级的算法了,要学习分支定价,首先要对分支定界和列生成非常熟悉,分支定界和列生成的基本原理和Cplex实现可参考我的博客分支定界列生成,到目前为止,我没有在网上找到完整的分支定价代码,因此我决定自己从头开始写一份,前面的几篇博客都是分支定价的铺垫。

    分支定价算法

    话不多说,首先给出分支定价算法的基本流程图。这个流程图是我在网上找到的清晰且完整的流程图。简单解释一下,首先我们将找到原问题的一个限制主问题,比如在切割问题中,我们初始只选择少数几种可行的切割方案,然后松弛求解,接下来以列的检验数为目标函数建立子问题,并求解子问题,如果有满足条件的进基列,则添加到主模型,到这里为止,都是列生成的内容。这时候我们需要检查解是否为整数解,如果是非整数解,则需要进行分支定界(例如切割问题的解为20.2,这显然是不合适的),分支定界之后并没有结束,因为我们往限制主模型中添加了新的约束,我们需要重新调用列生成算法寻找进基列,等到无法找到进基列后,再分支定界,分支定界后,再寻找进基列,直到解为整数或者解差于当前界或者解不可行
    分支定价

    切割问题

    为了与前面所写的列生成相呼应,本文依然选择切割问题作为本文要求解的问题,但是为了保证求解效果的体现,本文选择规模稍微大一些的切割问题。首先再简单回忆一下切割问题。
    切割问题
    本文设计的数据如下,现有长度L=100m的纸卷若干,顾客的需求为2500个3m2000个6米1800个7米1000个11m,要求使用最少的纸卷满足顾客需求。

    Cplex实现

    至此,完整的分支定价代码已经给出,代码中注释详细,在此不再赘述。

    #include<ilcplex/ilocplex.h>
    #include<queue>
    #include<vector>
    
    
    //=====================================================
    //切割问题描述:现有长度L=100m的纸卷若干,顾客的需求为250个3m,
    //2000个6米,1800个7米,1000个11m,要求使用最少的纸卷满足顾客需求
    //=====================================================
    
    
    ILOSTLBEGIN
    
    
    vector<vector<int>>plan;//记录切割方案
    
    //==================================模型类
    class c_model{
    public:
    	double obj;//目标值
    	int add_size;//添加的列数
    	bool is_feasible;//解是否可行
    	vector<int>branch_id;//分支变量
    	vector<double>lb;//下界
    	vector<double>ub;//上界
    
    	//构造函数
    	c_model(){
    		obj=-1e8;
    		add_size=0;
    		is_feasible=1;
    	}
    
    	//运算符重载
    	friend bool operator<(const c_model& m1, const c_model& m2)
    	{
    		return m1.obj<m2.obj;
    	}
    
    	void get_obj(IloModel model, IloNumVarArray var);
    };
    
    
    //==================================求解RMP
    void c_model::get_obj(IloModel model, IloNumVarArray var)
    {
    	for(int i=0;i<add_size;i++)var[branch_id[i]].setBounds(lb[i],ub[i]);//添加约束
    	for(int j=4+add_size;j<var.getSize();j++)var[j].setBounds(0,0);//当前模型不涉及的变量取值定为0
    
    	//求解当前限制主问题
    	IloEnv env = model.getEnv();
    	IloCplex cplex(model);
    	cplex.setOut(env.getNullStream());
    	if(!cplex.solve())is_feasible=0;
    	else obj= cplex.getObjValue();
    }
    
    
    //==================================列生成
    bool column_generation(c_model cm,IloModel &model, IloCplex &cplex, 
    											IloRangeArray &con, IloNumVarArray &var, IloObjective &obj)
    {
    	//将cm表达成cplex可求解的模型
    	for(int i=0;i<cm.add_size;i++)var[cm.branch_id[i]].setBounds(cm.lb[i],cm.ub[i]);//添加约束
    	for(int j=4+cm.add_size;j<var.getSize();j++)var[j].setBounds(0,0);//当前模型不涉及的变量取值定为0
    
    	IloEnv env = model.getEnv();
    	cplex.setOut(env.getNullStream());
    	if(!cplex.solve())return 0;//如果该模型无解则直接不再进行列生成
    
    	//建立子模型
    	IloModel s_model(env);
    	IloNumVarArray a(env);
    
    	//子模型变量
    	a.add(IloNumVar(env, 0, IloInfinity, ILOINT));
    	a.add(IloNumVar(env, 0, IloInfinity, ILOINT));
    	a.add(IloNumVar(env, 0, IloInfinity, ILOINT));
    	a.add(IloNumVar(env, 0, IloInfinity, ILOINT));
    
    	//子模型目标函数
    	IloExpr expr(env);
    	for(int i=0;i<4;i++)expr+=cplex.getDual(con[i])*a[i];
    	s_model.add(IloMinimize(env, 1-expr));
    
    	//子模型约束
    	s_model.add(3*a[0]+6*a[1]+7*a[2]+11*a[3]<=100);
    
    	//求解子模型
    	IloCplex s_cplex(s_model);
    	s_cplex.setOut(env.getNullStream());
    	s_cplex.solve();
    
    	//进基
    	if(s_cplex.getObjValue()<0){
    		IloNumArray aa(env);
    		s_cplex.getValues(a, aa);
    
    		var.add(IloNumVar(obj(1)+con[0](aa[0])+con[1](aa[1])+con[2](aa[2])+con[3](aa[3])));//添加列
    
    		//记录切割方案
    		vector<int>p;
    		for(int j=0;j<aa.getSize();j++)p.push_back(aa[j]);
    		plan.push_back(p);
    	}
    	return 1;
    }
    
    
    int main()
    {
    	priority_queue<c_model>c_models;//模型队列
    	double bound = 0;//当前最优解
    
    	//====================求解松弛模型
    	IloEnv env;
    	IloNumArray value(env);//当前最优解对应变量值
    	IloModel model(env);//最初限制主模型
    	IloNumVarArray var(env);
    	IloRangeArray con(env);
    	IloObjective obj = IloMinimize(env);
    
    	con.add(IloRange(env, 2500, IloInfinity));
    	con.add(IloRange(env, 2000, IloInfinity));
    	con.add(IloRange(env, 1800, IloInfinity));
    	con.add(IloRange(env, 1000, IloInfinity));
    
    	var.add(IloNumVar(obj(1)+con[0](33)+con[1](0)+con[2](0)+con[3](0)));
    	var.add(IloNumVar(obj(1)+con[0](0)+con[1](16)+con[2](0)+con[3](0)));
    	var.add(IloNumVar(obj(1)+con[0](0)+con[1](0)+con[2](14)+con[3](0)));
    	var.add(IloNumVar(obj(1)+con[0](0)+con[1](0)+con[2](0)+con[3](9)));
    
    	vector<int>p1;p1.push_back(33);p1.push_back(0);p1.push_back(0);p1.push_back(0);
    	vector<int>p2;p2.push_back(0);p2.push_back(16);p2.push_back(0);p2.push_back(0);
    	vector<int>p3;p3.push_back(0);p3.push_back(0);p3.push_back(14);p3.push_back(0);
    	vector<int>p4;p4.push_back(0);p4.push_back(0);p4.push_back(0);p4.push_back(9);
    
    	plan.push_back(p1);plan.push_back(p2);plan.push_back(p3);plan.push_back(p4);
    
    	model.add(obj);
    	model.add(con);
    
    	IloCplex cplex(model);
    	cplex.setOut(env.getNullStream());
    	cplex.solve();
    
    
    	//====================分支定价(基本原理与分支定界同,有额外的列生成操作)
    	c_model cm;
    	cm.obj=cplex.getObjValue();
    	cm.add_size=0;
    	c_models.push(cm);
    
    	while(!c_models.empty()){
    		//无进基列则弹出队顶模型
    		if(!column_generation(c_models.top(), model,cplex,con,var,obj)){
    			c_models.pop();
    			continue;
    		}
    
    		//求解模型
    		cplex.solve();
    		IloNumArray val(env);
    		cplex.getValues(var, val);
    
    		//寻找非整数变量
    		int id = -1;
    		for (int i = 0; i < var.getSize(); i++) {
    			if (val[i] != (int)val[i]) {
    				id = i;
    				break;
    			}
    		}
    		//若当前解为整数解则更新界
    		if (id == -1) {
    			if (cplex.getObjValue() > bound) {
    				bound = cplex.getObjValue();
    				value = val;
    				c_models.pop();
    			}
    			else {
    				c_models.pop();
    			}
    		}
    
    		//若当前解为非整数解则分两支
    		else{
    			c_model m1;//左分支
    			m1=c_models.top();//继承父节点所有约束
    			m1.branch_id.push_back(id);//分支变量
    			m1.lb.push_back(-1e8);//定义下界
    			int ub = (int)val[id];
    			m1.ub.push_back(ub);//定义上界
    			m1.get_obj(model,var);//求解当前模型
    			m1.add_size++;//记录约束数量
    			c_models.push(m1);//压入队列
    
    			c_model m2;//右分支
    			m2=c_models.top();//继承父节点所有约束
    			m2.branch_id.push_back(id);//分支变量
    			int lb = (int)val[id]+1;
    			m2.lb.push_back(lb);//定义下界
    			m2.ub.push_back(1e8);//定义上界
    			m2.get_obj(model,var);//求解当前模型
    			m2.add_size++;//记录约束数量
    			c_models.push(m2);//压入队列
    
    			c_models.pop();//弹出队顶模型
    		}
    	}
    
    	//计算卷纸生产量
    	int pd[4];for(int i=0;i<4;i++)pd[i]=0;
    	for(int i=0;i<plan.size();i++){
    		for(int j=0;j<plan[i].size();j++){
    			pd[j]+=value[i]*plan[i][j];
    		}
    	} 
    
    	env.out()<<bound<<endl;//输出最优解
    	for(int i=0;i<4;i++)env.out()<<pd[i]<<"\t";cout<<endl;//输出生产量
    	env.end();
    
    	system("pause");
    }
    

    分支定价运行结果如下所示,需要的总纸卷数为439,生产长度为3的卷纸2506,长度为6的卷纸2000,长度为7的卷纸1800,长度为11的卷纸1008。
    运行结果

    总结

    学会分支定价算法后,就可以可以使用算法求解实际的大型整数规划问题了,如车辆路径规划问题、机组人员调度问题。

    展开全文
  • 列生成和分支定价

    万次阅读 热门讨论 2019-04-04 12:14:03
    列生成算法适用于求解一类每个决策方案对应整体规划模型中约束矩阵的一列的组合优化问题。该算法不是直接同时处理所有的候选...分支定价算法通过根据检验数不断生成新列的方法提高分支定界方法求解线性松弛问题的效率。

    这段时间学习列生成和分支定价,对于没有什么数学基础的我来讲,这个过程很艰难啊。大致梳理一下思路,做个小结,有些地方不是很深入,可能存在错误。
    先理解单纯形方法再理解列生成会比较容易,有点懒~~~就不写了。
    1. 列生成(Golumn Generation)
            列生成算法适用于求解一类每个决策方案对应整体规划模型中约束矩阵的一列的组合优化问题。该算法不是直接同时处理所有的候选方案,而是基于当前生成的列的子集,通过限制主问题进行优化求解;其余的候选方案可以改善限制主问题当前最优解时,才会进入该子集。
            和单纯形方法相比,单纯形算法的进基变量是模型存在的变量,而列生成的进基变量是通过求解子问题生成。对于最小化问题来讲,进基列为判别数最大的一列,在列生成算法中,在所有的子问题中,求判别数最大的一列加入到限制主问题中,如果最大判别数小于0,则求解达到了最优。
    2. 列生成应用举例
            Cutting Stock Problem:有三种长度为9,14,16的木材,成本价分别为5,9,10,需要切割长度为4的成品 30个;长度为5的成品20个;长度为7的成品40个,求解切割方案,使得总体成本价最低。
    在这里插入图片描述
    可枚举部分切割方案如下:
    在这里插入图片描述在这里插入图片描述
    ---在这里插入图片描述
    限制主问题和子问题的关系为:
    在这里插入图片描述

    3. 分支定价(Branch and Price)
            使用列生成求解整数规划问题时,通常会将限制主问题松弛为线性规划问题,得到线性松弛问题的最优解后,再用整数规划求解。但是这样做往往得不到整数最优解,因此需要使用分支定价求整数最优解。
            分支定价算法通过根据检验数不断生成新列的方法提高分支定界方法求解线性松弛问题的效率。
            关于分支定价的基本描述可以参考https://en.wikipedia.org/wiki/Branch_and_price
            通过查阅相关资料,总结其流程图如下,思路也就差不多清楚了。对于最大化问题的分支定价方法流程:
    在这里插入图片描述

    展开全文
  • 分支定价算法(branch and price, B&P)

    千次阅读 2020-08-20 22:13:27
    简述分支定价算法原理,如有错误可私信,谢谢。部分截图来自本人汇报所用PPT以及参考文献。 分支定界算法 分支定价算法(branch and price, B&P)=分支定界(branch and bound, B&B)+列生成(column ...

    前言

    简述分支定价算法原理,如有错误可私信,谢谢。部分截图来自本人汇报所用PPT以及参考文献。以下均以最小化问题为例。

    分支定界算法

    分支定价算法(branch and price, B&P)=分支定界(branch and bound, B&B)+列生成(column generation, CG, 线性规划)。其中列生成算法用于求节点的下界,即节点松弛模型的最优解。列生成算法因其求解方法的本质会大大减少计算量,求解的并非节点松弛模型本身,而是受限制的松弛模型,即减少了决策变量规模。分支定价算法其他步骤与分支定界算法相同,只是下界计算由列生成算法完成。如下为流程图。
    在这里插入图片描述

    列生成算法

    在这里插入图片描述
    列生成算法所求解的问题大都决策变量规模非常大,相应地其约束系数也非常多(如上图每个xj对应一组{a1j,…,aij,…,anj}),不可能同时表达出来一起求解,典型问题就是切卷纸的问题,顾客需要不同长度的卷纸若干,需要对固定长度的卷纸进行裁剪。对卷纸而言可行的裁剪方案的约束条件是不超过卷纸的固定长度(可能会有巨多种),对整个问题而言,就是找到一个解决方案(方案由裁剪方案与裁剪数量组成,如裁剪方案1裁剪5卷纸,裁剪方案2裁剪3卷纸可得到最终结果)得到顾客想要的若干不同长度卷纸,并使用最少的原固定长度的卷纸。
    在这里插入图片描述
    列生成特点为无需列出所有可行的裁剪方案(恢复成多)再进行求解,只需先列出几个裁剪方案然后随着求解这几个裁剪方案下的原问题(主问题,Master Problem)的受限问题(Restricted Master Problem),再不断迭代增加对问题有益的裁剪方案最终求出松弛问题的最优解。

    步骤

    (如上图)
    1、根据原问题,选取几个可行列(可行裁剪方案),得到受限问题模型
    2、通过受限问题RMP获得检验数以构建子问题的方程,子问题的约束条件即为可行列的生成条件(裁剪方案需要满足卷纸固定长度的限制,例如5米长的卷纸,只能裁剪成3米1个,2米1个;不能是4米1个,2米1个)
    子问题表达:
    在这里插入图片描述
    子问题目标函数中检验数pi来自于RMP问题,通过RMP的基向量和非基向量划分后的对应参数c_B和B计算得到(参考单纯形法计算过程,参考[1])。需要将RMP问题标准化得到基变量非基变量,将其对应参数计算检验数,并用以求解子问题,得到新的可行列加入RMP问题。
    在这里插入图片描述
    3、求解子问题,子问题的解若对应目标函数(检验数)小于0,那么将解y(可行列)加入受限问题,循环步骤2~3,否则若子问题的解对应目标值不小于0,则循环结束
    4、求当前受限问题RMP的最优解,即分支定价中该节点的下界

    注:建议配合给出的参考[1]中的链接一起理解,步骤2~3的依据是单纯形法中进基出基的判断方法(进基出基后可得到子问题目标值中的检验数),当基确定后(通过每列的检验数判断),RMP问题最优解则可得出,也就是分支定价过程中该节点的下界。

    参考文献

    [1] 列生成:https://www.cnblogs.com/dengfaheng/p/11249879.html
    https://www.jianshu.com/p/8be0083886ed
    https://www.cnblogs.com/cruelty_angel/p/10493527.html

    [2] 分支定界:https://www.cnblogs.com/dengfaheng/p/11225612.html
    [3] 分支定价:https://my.oschina.net/u/4354879/blog/3432783
    李播.基于分支定价的手术计划调度研究

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空空如也

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