PySCIPOpt常用函数功能介绍（一）

以下代码段定义一个SCIP程序变量：

def addVar( self, name = '', vtype = 'C', lb = 0.0, ub = None, obj = 0.0, pricedVar=False )

缺省状态下为非负且连续。其中：
param name: 变量名称，可以为空，缺省为：’’
param vtype: 变量类型，默认为：‘C’（连续型），其他可选：‘I’（整数型）、‘B’（0/1变量）
param lb: 变量下界，None表示负无穷，缺省为0.0
param ub: 变量上界，None表示正无穷，缺省为None
param obj: objective value of variable (Default value = 0.0)
param pricedVar: is the variable a pricing candidate? (Default value = False)

如果需要改变变量的上下界，可以使用以下函数进行修改：

def tightenVarLb( self, Variable, var, lb, force=False )

如果设置的新下界更紧，则在预处理节点或当前节点中收紧下界。其中：
param var: 需要重新设置下界的SCIP变量
param lb: 新的下界
param force: force tightening even if below bound strengthening tolerance
return: 两个布尔值组成的元组：(infeasible, tightened)
infeasible: 新域为空时，返回True；新域不为空时，返回False
tightened: 新域更紧时，返回True；否则返回False

def tightenVarLbGlobal( self, Variable, var, lb, force=False )

如果设置的新下界更紧，收紧全局下界。其中：
param var: 需要重新设置下界的SCIP变量
param lb: 新的下界
param force: force tightening even if below bound strengthening tolerance
return: 两个布尔值组成的元组：(infeasible, tightened)
infeasible: 新域为空时，返回True；新域不为空时，返回False
tightened: 新域更紧时，返回True；否则返回False

def tightenVarUb( self, Variable, var, ub, force = False )

如果设置的新上界更紧，则在预处理节点或当前节点中收紧上界。其中：
param var: 需要重新设置上界的SCIP变量
param ub: 新的上界
param force: force tightening even if below bound strengthening tolerance
return: 两个布尔值组成的元组：(infeasible, tightened)
infeasible: 新域为空时，返回True；新域不为空时，返回False
tightened: 新域更紧时，返回True；否则返回False

def tightenVarUbGlobal   ( self, Variable, var, ub, force = False )

如果设置的新上界更紧，收紧全局上界。其中：
param var: 需要重新设置上界的SCIP变量
param ub: 新的上界
param force: force tightening even if below bound strengthening tolerance
return: 两个布尔值组成的元组：(infeasible, tightened)
infeasible: 新域为空时，返回True；新域不为空时，返回False
tightened: 新域更紧时，返回True；否则返回False

def fixVar( self, Variable, var, val )

将SCIP变量Variable的值固定为val。其中：
param Variable var: 需要固定数值的SCIP变量
param val: 目标固定数值
return: 两个布尔值组成的元组：(infeasible, fixed)

def chgVarLbGlobal   ( self, Variable, var, lb )

更改指定变量的全局下界。其中：
param Variable var: 需要更改全局下界的变量
param lb: 新的下界，None表示负无穷

def chgVarUbGlobal   ( self, Variable, var, ub )

更改指定变量的全局上界。其中：
param Variable var: 需要更改全局上界的变量
param ub: 新的下界，None表示正无穷

def delVar( self, Variable, var )

删除一个SCIP变量。其中：
param var: 需要删除的SCIP变量
return: 返回一个布尔值，True：删除成功；False：删除失败

def chgVarType( self, Variable, var, vtype )

更改SCIP变量的类型。其中：
param Variable var: 需要更改类型的SCIP变量
param vtype: 新的变量类型

下面引用一个官方测试程序，给予说明：

from pyscipopt import Modeldef test_variablebounds():m = Model()x0 = m.addVar(lb=-5, ub=8)r1 = m.addVar()r2 = m.addVar()y0 = m.addVar(lb=3)t = m.addVar(lb=None)z = m.addVar()m.chgVarLbGlobal(x0, -2)m.chgVarUbGlobal(x0, 4)infeas, tightened = m.tightenVarLb(x0, -5)assert not infeas # infeas -> Falseassert not tightened # tightened -> Falseinfeas, tightened = m.tightenVarLbGlobal(x0, -1)assert not infeas # infeas -> Falseassert not tightened # tightened -> Trueinfeas, tightened = m.tightenVarUb(x0, 3)assert not infeas # infeas -> Falseassert not tightened # tightened -> Trueinfeas, tightened = m.tightenVarUbGlobal(x0, 9)assert not infeas # infeas -> Falseassert not tightened # tightened -> Falseinfeas, fixed = m.fixVar(z, 7)assert not infeas # infeas -> Falseassert fixed # fixed -> Truem.addCons(r1 >= x0)m.addCons(r2 >= -x0)m.addCons(y0 == r1 +r2)m.setObjective(t)m.addCons(t >= r1 * (r1 - x0) + r2 * (r2 + x0))m.optimize()print("x0", m.getVal(x0)) # -> 3.0print("r1", m.getVal(r1)) # -> 2.9999999956421113print("r2", m.getVal(r2)) # -> 0.0print("y0", m.getVal(y0)) # -> 2.9999999956421113print("t", m.getVal(t)) # -> -2.9991714960825667e-07print("z", m.getVal(z)) # -> 7.0def test_vtype():m = Model()x = m.addVar(vtype= 'C', lb=-5.5, ub=8)y = m.addVar(vtype= 'I', lb=-5.2, ub=8)z = m.addVar(vtype= 'B', lb=-5.2, ub=8)w = m.addVar(vtype= 'M', lb=-5.2, ub=8)assert x.vtype() == "CONTINUOUS"assert y.vtype() == "INTEGER"assert z.vtype() == "BINARY"assert w.vtype() == "IMPLINT"m.chgVarType(x, 'I')assert x.vtype() == "INTEGER"m.chgVarType(y, 'M')assert y.vtype() == "IMPLINT"if __name__ == "__main__":test_variablebounds()test_vtype()

References

[1] Maher, S., Miltenberger, M., Pedroso, J. P., Rehfeldt, D., Schwarz, R., & Serrano, F. (2016, July). PySCIPOpt: Mathematical programming in python with the SCIP optimization suite. In International Congress on Mathematical Software (pp. 301-307). Springer, Cham.

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