过去一段时间里小编一直接触启发式算法，自从学习了运筹学以后，就对运筹学的精确方法垂涎已久，像什么单纯形法啦，分支定界啦，割平面啦…… 就在小编一边做梦一边睡大觉的时候，boss发来一个任务：用Gomory割平面法求解混合整数规划问题。于是小编马上从床上跳起来，挑灯夜战为大家整出了这个代码…
内容提要：
1、混合整数规划问题
2、单纯形法和对偶单纯形法
3、割平面法
4、割平面法Java实现
什么是混合整数规划
混合整数规划问题（Mixed Integer Programming，MIP）属于线性规划的一种。关于线性规划，过去的推文里我们有介绍过，还不懂的同学可以参考这篇推文：
运筹学教学|十分钟快速掌握单纯形法（附C 代码及算例）
整数规划，顾名思义，就是优化问题里的变量要求取整数。比如老板们要雇佣咱们打工人，只能雇佣整数个，不能雇半个。混合整数规划，就是决策变量即有整数又有小数，比如买西瓜，可以买半个，也可以买一个、两个。
在线性规划模型中，我们直接用“整数”两个大字来描述这种约束。
解决整数规划问题要比解决一般线性规划问题困难得多，因为整数部分的处理无法用简单的大于、小于号描述，只能简单粗暴的检查解是否有小数部分。现在还没有已知的多项式时间算法来解决广义的MILP问题。
常见的解决MIP的方法有分支定界法和割平面法。有关分支定界法可以看这些推文的介绍：
干货 | 10分钟带你全面掌握branch and bound（分支定界）算法-概念篇
干货 | 10分钟搞懂branch and bound算法的代码实现附带java代码
运筹学教学|分枝定界求解旅行商问题
单纯形法和对偶单纯形法
在介绍割平面法前，我们还要介绍两种基本方法：对偶单纯形法和单纯形法。
有关单纯形法，也是很基础的知识啦，不懂的照惯例回去看上面的推文。
这里小编简单介绍下对偶单纯形法。
对偶单纯形法是用来补充纯粹的单纯形法无法解决特殊问题的缺陷。而且对偶单纯形法更加“强大”，因为它可以在等式右端(b)为负值时直接求解，这也是选择使用它的大多数场景。
我们直接用这个例子来看：
单纯形法当然还是有单纯形表，不过在新的单纯形表中，本来在右侧的theta栏变到的下侧。
每次更新单纯形表时，我们先从最右侧的B^-1b一栏找到最小的负数（如果都为正数，则最优解以找到），确定为第y行；第二，依照单纯形法的方法更新检验数；第三，对第y行的所有小于0的数，计算theta = 检验数 / 对应的y值，取最小的theta，记为第x行。最后，用单纯形法同样的方法，将x列对应的变量入基，y行对应的变量出基。
不断迭代，知道所有B^-1b都大于0。
怎么样，是不是很简单呢~
割平面法
无论是分支定界还是割平面法，解决整数约束的方法只有一个：“看”解中的变量是否为整数。
分支定界和割平面法利用各自的方法不断增加约束、缩小解空间，再通过单纯形法得出新的解空间下的最优解，最后判断新解是否为整数，不是则继续迭代。
Gomory割平面法利用每次新解里的非整数部分得到一个新的不等式。具体如何获得这个不等式，且看小编用一个例子来说明：
上面是一个线性规划问题的单纯形表终表，可以看到x_2目前取值为3/2，不是整数，因此我们对这一行进行如下处理：
我们把式子左右两端的小数部分和整数部分分开（注意小数部分是大于0的），再将整数部分移项至左侧，小数部分移项至右侧。由于等式右侧为小数-整数的形式，又因为从等式左边看，式子的答案是整数，所以等式的值必定≤0。
最后将新的约束加入单纯形表中。由于新约束的整数部分≤0，所以利用对偶单纯形表进一步求解，依次类推直到所有变量都为整数。
必须要注意的是，Gomory割平面法要求输入的初始不等式左右两端系数必须为整数，这是为了保证上述割平面满足符号要求。对于非整数部分，可以通过等式左右两端同时乘以分母的公倍数来预处理。
割平面法代码分享
怎么样，学习完新算法之后是不是蠢蠢欲动想要看代码了呢？
代码分为Main、Data、Algorithm三个类，其中Main是主函数入口，Data存放线性规划问题、单纯形表的内容，Algorithm则是我们的单纯形法、对偶单纯形法和割平面法的算法。
一些变量：
public int variableNr; // 变量个数 public int constraintNr; // 约束方程个数 public ArrayList<ArrayList<Double>> A; // 约束方程系数 public ArrayList<Double> b; // 自由变量 public ArrayList<Double> c; // 目标函数系数 public ArrayList<Integer> xB; // 基变量 public ArrayList<Double> theta; // 单纯形表右侧theta public ArrayList<Double> dualTheta; // 对偶单纯形表下侧theta public ArrayList<Double> o; // 检验数 public ArrayList<Boolean> isInteger; // 是否是整数 public int solution; // 0代表已为最优解且最优解唯一；1代表继续迭代；2代表不存在最优解；3代表最优解不唯一
三个算法的框架：
// 单纯形法 private void simplexAlgorithm() { initialSimplex(); while (!pivot()) { printSimplexTable(); Gaussian(); } } // 对偶单纯形法 private void dualSimplexAlgorithm() { while (!dualPivot()) { printSimplexTable(); Gaussian(); } } // 割平面法 public void gomoriAlgorithm() { simplexAlgorithm(); while (!checkIsOver()) { int y = findMaxFractionalPart(); addRestriction(y); dualSimplexAlgorithm(); } }
简单介绍几个重要的函数。privot函数和dualPrivot函数是单纯形法和对偶单纯形法中计算检验数、theta值以及寻找入基、出基变量的函数；Gaussian函数进行入基和出基变换后的高斯消元变换；printSimplexTable函数在控制台中打印单纯形表；addRestriction函数在单纯形表中加入新的约束条件（割平面）。
具体代码比较长，小编就不都放出来啦，感兴趣的同学可以在文末下载代码仔细查看。
最后补充一句，由于编写代码使用的是Java语言而不是专门的数学运算语言，计算过程中会有很多机器误差（比如1变成1.000000004），小编简单处理了一部分，可还是会影响算法。同时，面对一些复杂的算例，算法可能会出现一直跑不出结果、或者速度很慢的情况，请大家以学习的眼光对待这份代码（不要一个算例跑不出来就一直戳小编啦），真正需要求解还是祭出我们的求解器吧。
再强调一下，不等式的所有系数必须为整数！否则后果自负！
输入的算例可以在文末下载，为了简化代码，我们这里要求输入带单位矩阵的标准式。
运行结果：
算例输入：
输出单纯形表：
输出最优解：
入群方式见文末！
– END –
文案&代码：周航（华中科技大学管理学院本科二年级）指导老师：秦虎老师（华中科技大学管理学院）排版：程欣悦（荆楚理工学院本科三年级）如对文中内容有疑问，欢迎交流。PS：部分资料来自网络。如有需求，可以联系：秦虎老师（华中科技大学管理学院：professor.qin@qq.com）周航（华中科技大学管理学院本科二年级：zh20010728@126.com）程欣悦 （荆楚理工学院本科三年级：1293900389@qq.com）
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