El modelo GAMS – MINLP no tiene solución factible, mientras que sí hay una solución óptima cuando el modelo se considera como RMINLP.
Tengo un modelo MINLP que incluye variables binarias, una función objetivo lineal y restricciones lineales y no lineales. Las restricciones no lineales están codificadas de la siguiente manera:
Loc1(s,t,ieq)$(tt(s,t) AND ORD(t)<nts(s)) ..=”” abs((1-exp(-ksum(i$iieq(s,t,ieq,i),x(s,t,i))))-(1-exp(-ksum(i$iieq(s,t+1,ieq,i),x(s,t+1,i)))))=”L=0.1;” loc2(s,t,ieq)$(tt(s,t)=”” and=””></nts(s))><card(s) and=”” ord(t)=”NTS(s))” ..=”” abs((1-exp(-ksum(i$iieq(s,t,ieq,i),x(s,t,i))))-(1-exp(-ksum(i$iieq(s+1,’1′,ieq,i),x(s+1,’1′,i)))))=”L=0.1;” s,=”” t,=”” i=”” y=”” ieq=”” son=”” conjuntos=”” y=”” tt(s,t)=”” y=”” iieq(s,t,ieq,i)=”” son=”” subconjuntos=”” de=”” los=”” conjuntos=”” mencionados.=”” nts(s)=”” es=”” un=”” parámetro=”” y=”” x(s,t,i)=”” es=”” la=”” variable=”” de=”” decisión.=”” no=”” se=”” encontró=”” ninguna=”” solución=”” factible=”” para=”” el=”” modelo=”” minlp=”” por=”” parte=”” de=”” los=”” solucionadores=”” comunes=”” de=”” minlp.=”” por=”” lo=”” tanto,=”” he=”” resuelto=”” primero=”” el=”” modelo=”” rminlp=”” y=”” luego=”” inmediatamente=”” he=”” resuelto=”” el=”” modelo=”” minlp=”” con=”” el=”” solucionador=”” baron.=”” hubo=”” una=”” solución=”” óptima=”” para=”” el=”” modelo=”” rminlp,=””> Solución óptima. El gradiente reducido es menor que la tolerancia.
pero el modelo MINLP aún era infactible.
EXIT: Número máximo de iteraciones excedido.
NLP0014I 3 FALLIDO 63.055607 3000 39.887
Cbc0006I La relajación LP es infactible o demasiado costosa.Bonmin finalizó. No se encontró ninguna solución factible.
Cuando revisé el archivo .lst, “INFES=…” estaba escrito delante de una de las restricciones no lineales:
Loc1(3,1,20).. – (8.99476238049235)X(3,1,32) +
(7.99476238048063)X(3,2,35) =L= 0.1 ; (LHS = 0.100000000001171, INFES
= 1.17147958000885E-12 *)
Cuando ignoro las restricciones no lineales, el modelo lineal se resuelve sin problemas con CPLEX. Estoy seguro de que el modelo está implementado correctamente en GAMS de acuerdo con su formulación. Pero no sé qué está mal con mi modelo que no tiene una solución factible.
¿Alguien podría ayudarme con mi problema?</card(s)>
davy.ai
Según la información proporcionada, parece que el problema está en las restricciones no lineales en el modelo MINLP. Dado que el modelo RMINLP era resoluble, indica que el problema puede estar en la conversión de estas restricciones no lineales a lineales realizada por el solucionador para resolver el modelo MINLP.
Una posible solución podría ser probar un solucionador MINLP diferente o ajustar la configuración del solucionador actual para ver si puede encontrar una solución factible. También puede ser útil analizar las restricciones no lineales en más detalle y ver si hay algún problema potencial con ellas, como no linealidades que no se pueden linearizar fácilmente o regiones inviables en el espacio de soluciones.
Además, puede ser valioso considerar formulaciones alternativas del problema que no requieran el uso de restricciones no lineales. Esto podría implicar explorar diferentes funciones objetivo, variables de decisión o restricciones que podrían ser más fáciles de resolver utilizando solucionadores existentes. En general, puede ser una combinación de prueba y error y un análisis cuidadoso de las restricciones y formulación del problema lo que finalmente llevará a encontrar una solución factible.