分枝定界法的步骤

4
x1
x2 x1
16.5 4
x1 0, x2 0
结论1 ：（IP）的最优解一定在某个子问题中
2 ：子问题的可行域 父问题的可行域 子问题的最优解 ≤ 父问题的最优值
3 ：子问题中的整数解都是（IP）的可行解
二: 定界,以每个后继问题为一分枝标明求解结 果,在解的结果中,找出最优目标函数值最大者作 为新的上界.从已符合整数条件的各分支中,找出 目标函数值为最大者作为新的下界,若无,则下界 为0.
x1 x2 x3 x4 x5 解
检 0 0 -20/3 0 -50/3 Z-440/3
x2 0
x1 1 x4 0
1 1/3 0
00
0
0 -1/3 1
-2/3 17/6 13 -10/3 5/3
L1最优解：x1 3，x2 17 6 , x3 0
x4

5 3
,
x5

0,
最优值：z1

440 3
求解子问题L3 :
x1 x2 x3
检 0 0 -20/3
x2 0 1 1/3 x1 1 0 0 x4 0 0 -1/3
x6 0 1 0
x4 x5
x6
0 -50/3 0
00 1
解 Z-440/3 17/6 3 5/3
2
最优解：
xx14

35，/ 2x，2 x52, x03,
11 4，x2 0，x4
3, 52，
z3 130 得下界
x5 14 , x6 0
z4

285 2
z3
L5
:x1 x3
2，x2 0，x4

所谓“分支”就是在处理整数规划问题时，逐步加入 对各变量的整数要求限制。先求解整数规划相应的松弛问 题(记为 P0)，若(P0)的最优解不符合整数条件，假设 xi b i 不符合整数条件，于是增加新的约束条件： xi bi 和
xi bi 1， 分别将其加入到松弛问题(P0)中， 从而形成两
5 x1 7 x2 35 s.t . 4 x1 9 x2 36 x , x 0, 全部为整数 1 2
解 :step1
确定与整数规划问题（记为问题 A）对应的松
弛线性规划问题 (记为问题 B)：
max z 2 x1 3 x2
5 x1 7 x2 35 s.t . 4 x1 9 x2 36 x , x 0 1 2
个分支，称为两个后继子问题。后继子问题的可行域包含 整数规划所有的可行解。根据需要，后继子问题可以产生 类似的分支，从而把原整数规划问题通过分支迭代求出最 优解。
所谓“定界”就是在分支过程中，若某个后继子问题最优 解恰好是整数规划的可行解，则该后继子问题最优目标函 数值成为整数规划的目标函数值的一个“界限” ，从而对 那些最优目标函数值比上述“界限”还差的后继子问题可 以剔除不加考虑。 同时在分支过程中出现更好的 “界限” ， 则用它来取代原来的界限，以提高定界的效率。
则总生产成本的目标函数为：
min z C ( x j ) c j x j k j y j
j 1 j 1
n
n
这里 M 是一个充分大的正数。 所以该产品计划问题可以表 述成如下规划问题：
min z c j x j k j y j
j 1
n
0 x j My j , j 1,2,, n s.t. y j 0 or 1, j 1,2,, n

分支定界 (branch and bound) 算法是一种在问题的解空间树上搜索问题的解的方法。

但与回溯算法不同，分支定界算法采用广度优先或最小耗费优先的方法搜索解空间树，并且，在分支定界算法中，每一个活结点只有一次机会成为扩展结点。

利用分支定界算法对问题的解空间树进行搜索，它的搜索策略是：1 ．产生当前扩展结点的所有孩子结点；2 ．在产生的孩子结点中，抛弃那些不可能产生可行解（或最优解）的结点；3 ．将其余的孩子结点加入活结点表；4 ．从活结点表中选择下一个活结点作为新的扩展结点。

如此循环，直到找到问题的可行解（最优解）或活结点表为空。

从活结点表中选择下一个活结点作为新的扩展结点，根据选择方式的不同，分支定界算法通常可以分为两种形式：1 ． FIFO(First In First Out) 分支定界算法：按照先进先出原则选择下一个活结点作为扩展结点，即从活结点表中取出结点的顺序与加入结点的顺序相同。

2 ．最小耗费或最大收益分支定界算法：在这种情况下，每个结点都有一个耗费或收益。

如果要查找一个具有最小耗费的解，那么要选择的下一个扩展结点就是活结点表中具有最小耗费的活结点；如果要查找一个具有最大收益的解，那么要选择的下一个扩展结点就是活结点表中具有最大收益的活结点。

又称分支定界搜索法。

过程系统综合的一类方法。

该法是将原始问题分解，产生一组子问题。

分支是将一组解分为几组子解，定界是建立这些子组解的目标函数的边界。

如果某一子组的解在这些边界之外，就将这一子组舍弃（剪枝）。

分支定界法原为运筹学中求解整数规划(或混合整数规划)问题的一种方法。

用该法寻求整数最优解的效率很高。

将该法原理用于过程系统综合可大大减少需要计算的方案数日。

分支定界法的思想是：首先确定目标值的上下界，边搜索边减掉搜索树的某些支，提高搜索效率。

在竞赛中，我们有时会碰到一些题目，它们既不能通过建立数学模型解决，又没有现成算法可以套用，或者非遍历所有状况才可以得出正确结果。

⑵
5 x1 6 x 2 3 0
x2
A 3 B
⑴x
1
x2 2
⑶
x1 4
1
1
3
x1 5 x 2 Z
x1
求（LP2） ,如图所示。
m a x Z x1 5 x 2 x1 x 2 2 5 x 6 x2 30 1 ( IP 2 ) x 1 4 x 2 1 x1 , x 2 0 且 为 整 数
x1 x 2 2 x1 x 2 2 5 x 6 x2 30 5 x 6 x2 30 1 1 x1 x1 4 4 ( IP 2 2 ) ( IP 2 1) 2 2 x1 x1 x x 4 3 2 2 x1 , x 2 0 且 为 整 数 x1 , x 2 0 且 为 整 数
第三节 分枝定界法
（一）、基本思路 考虑纯整数问题：
m ax Z
n
c
j 1
n
j
xj
a ij x j b i ( i 1 .2 m ) ( IP ) j 1 x 0 ,( j 1 .2 n ) 且 为 整 数 j
m ax Z
c
j 1
n
记为（IP）
解：首先去掉整数约束，变成一般线性规划问题
m a x Z x1 5 x 2 x1 x 2 2 5 x1 6 x 2 3 0 4 x1 x ,x 0 1 2
记为（LP）
用图解法求（LP）的最 优解，如图所示。
m a x Z x1 5 x 2 x1 x 2 2 5 x1 6 x 2 3 0 4 x1 x ,x 0 1 2

（P3） ）
1
3
x1
在（P3）的基础上继续分枝。加入条件x1 ≤ 2 ，x1 ≥3 的基础上继续分枝。加入条件 有下式： 有下式：
m in Z = − x1 − 5 x 2 x1 − x 2 ≥ − 2 5 x1 + 6 x 2 ≤ 30 x1 ≤4 ( P5 ) x1 ≥2 x ≤3 2 x1 ≤2 x1 , x 2 ≥ 0 且为整数
例1：用分枝定界法求解整数规划问题（用图解法计算） ：用分枝定界法求解整数规划问题（用图解法计算） min Z = − x 1 − 5 x 2
x1 − x 2 ≥ −2 5 x 1 + 6 x 2 ≤ 30 ≤4 x1 x 1 , x 2 ≥ 0 且全为整数
记为（ 记为（P）
是整数 解，且 z*<z6,
增大下界z0 ≤ z2 ≤ z3 ≤ z*, 减少上界+ ∞ ≥ z的目标函数值 分支后计算松弛的线性规划的最优解: 2. 分支后计算松弛的线性规划的最优解:
整数解且目标值小于原有最好整数解的值则替代 原有最好整数解 整数解且目标值大于原有最好整数解的值， 整数解且目标值大于原有最好整数解的值，则删 除该分支 非整数解且目标值小于原有最好整数 整数解的值则继 非整数解且目标值小于原有最好整数解的值则继 续分支 非整数解且目标值大于等于原有最好整数 整数解的值 非整数解且目标值大于等于原有最好整数解的值 则删除该分支其中无最优整数 整数解 则删除该分支其中无最优整数解
⑵
B
⑴ (18/11,40/11) A C ⑶
（P1）
1 1
（P2）
3
x1
不是整数，故继续分支。 （－16）更小的最优解，但 x2 不是整数，故继续分支。 ）更小的最优解，

约束条件组
n aij xj b i My i j1 st. p (i 1 ,2,...,p) yi pq i1
在约束条件中保证了在P个0-1 变量中有p-q个1,q个0;凡取值 =0的yi对应的约束条件为原约束 条件,凡取值=1的yi对应的约束 条件将自然满足,因而为多余.
,先加工某种产品 0 yj （ j 1 ,2 ,3 ,4 ） 1 ，先加工另外产品 机床1:x11+a11≤x21+My1 ; x21+a21≤x11+M(1-y1) 机床2:x22+a22≤x32+My2 ; x32+a32≤x22+M(1-y2) 机床3:x13+a13≤x33 +My3 ; x33+a33≤x13+M(1-y3) 机床4:x14+a14≤x24 +My4 ; x24+a24≤x14+M(1-y4) 当y1=0,表示机床1先加工产品1,后加工产品2;当y1=1,表示机床1先 加工产品2,后加工产品1.
不同的搜索策略会导致不同的搜索树，一般 情况下，同一层的两个子问题，先搜索目标 函数比较大的较有利（如果是极小问题，则 应先搜索目标函数值小的较为有利）。这样 可能得到数值比较大的下界，下界越大被剪 去的分支越多。 分支定界算法对于混合整数规划特别有效， 对没有整数要求的变量就不必分支，这将大 大减少分支的数量。
Max Z = X1 + X2 14X1 + 9X2 ≤ 51 - 6X1 + 3X2 ≤ 1 X1 ≥2 X2 ≤ 2 X1 ， X2 ≥ 0 Max Z = X1 + X2 14X1 + 9X2 ≤ 51 - 6X1 + 3X2 ≤ 1 X1 ≥3 X2 ≤ 2 X1 ， X2 ≥ 0 Max Z = X1 + X2 14X1 + 9X2 ≤ 51 - 6X1 + 3X2 ≤ 1 2≤ X1 ≤2 X2 ≤ 2 X1 ， X2 ≥ 0

算法改进
针对不同问题的特点，分支定界法在算法实现上 不断进行优化和改进，以提高求解效率。
3
理论分析
分支定界法的理论分析涉及算法的收敛性、复杂 度等方面，为算法的改进提供了理论支持。
分支定界法的发展趋势
混合整数规划问题求解
随着混合整数规划问题的广泛应用，分支定界法在求解这类问题 上的研究逐渐成为热点。
理论深化与完善
进一步深化分支定界法的理论分析，完善算法的理论体系。
应用拓展
拓展分支定界法的应用领域，解决更多实际问题。
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运筹学课件第三节分支定界法
contents
目录
• 分支定界法的概述 • 分支定界法的算法原理 • 分支定界法的实现过程 • 分支定界法的案例分析 • 分支定界法的优缺点分析 • 分支定界法的前沿研究与展望
01
分支定界法的概述
分支定界法的定义
分支定界法是一种求解整数规划问题 的算法个子问题的解的 界，来逐步逼近最优解。
03
分支定界法的实现过程
问题建模与参数设定
确定决策变量
根据问题的具体情况，确定决策 变量，并为其设定合适的取值范
围。
定义目标函数
明确问题的目标，将其表示为一个 数学表达式，以便进行优化。
约束条件
根据问题的限制条件，建立相应的 约束条件。
建立搜索树与初始化
建立搜索树
根据问题建模的结果，建立一个 搜索树，用于表示问题的解空间 。
的获取概率。
优化分支策略
02
通过改进分支策略，减少算法产生的分支数量，降低算法的复
杂度和计算量。
引入智能搜索策略
03
将智能搜索策略（如遗传算法、模拟退火等）与分支定界法结

min Z x1 5 x 2 x 1 x 2 2 5 x1 6 x 2 30 4 x1 x1 , x 2 0
LP
用图解法求松弛问题的最优解，如图所示。
x1＝18/11, x2 =40/11 Z=－218/11≈(－19.8) 即Z 也是IP最小值的下限。 对于x1＝18/11≈1.64，
分枝定界法注意事项：
(1)、分枝变量选择原则： ① 按目标函数系数：选系数绝对值最大者变 量 先分。
对目标值升降影响最大。
② 选与整数值相差最大的非整数变量先分枝。
③ 按使用者经验，对各整数变量排定重要性
的优先顺序。
(2)、分枝节点选择：
① 深探法(后进先出法)：
最后打开的节点最先选，尽快找到整数解。 整数解质量可能不高。 ② 广探法： 选目标函数当前最大值节点，找到的整数 解质量高。慢。
max Z 4 x1 3 x 2
10
B
LP2:X=(4,6.5), Z2=35.5
LP1 LP2 o 3 4 C ①
1.2 x1 0.8 x 2 10 2 x1 2.5 x 2 25 LP 2 : x1 4 x1 , x 2 0
②
x2
选 择 目 标 值 最 大 的 分 LP 枝 2进 行 分 枝 ， 增 加 约 束 x 2 6及x 2 7， 显 然 x 2 7不 可 行 ， 得 到 线 性 规 划
例5.6 用分枝定界法求解整数规划问题
min Z x1 5 x 2 x 1 x 2 2 IP 5 x1 6 x 2 30 4 x1 x1 , x 2 0且 全 为 整 数
解：首先去掉整数约束，变成一般线性规划问题(原整数规划 问题的松驰问题)

第三节 分枝定界法
• 分枝定界法基本思想 • 分枝定界法计算步骤
1. 分枝定界法基本思想
最优值比界坏
舍弃
最优解为整数 最优值比界好
最优解为非整 数最优值比界好
分 枝 边界
分枝
1. 分枝定界法基本思想续
0
N
I
B1N
cB B1b B 1b
xr br Z
br xr br 1
1. 分支定界法基本思想续
• 分枝的方法 min c x
Ax b s.t.x 0, x为整数
min c x
Ax b
s.t.xr

br

x 0, x为整数
1. 分枝定界法基本思想续
• 分枝方法示意图
1. 分枝定界法基本思想续
• 定界 1. 当前得到的最好整数解的目标函数值
2. 分枝后计算松弛的线性规划的最优解
整数解且目标值小于原有最好解的值则替代原有 最好解
整数解且目标值大于原有最好解的值则 删除该分 支其中无最优解
非整数解且目标值小于原有最好解的值则继续分 支
非整数解且目标值大于等于原有最好解的值则删 除该分支其中无最优解
2. 分枝定界法计算步骤
z z 3x52xz(2,1()1,332.2)5xx例((xPP2))(x231.25.,(1323) ,(52.Px))1z(P1解) (4xP答(x)P1)3 x 无解(2,x32) 2无z 解(P )72 5 1 5 13 T T 1 3 115 0 T 2T 0 3 12 1 6 2 2 T 2 4
2. 分枝定界法计算步骤-例题
• 例3.3.1
minZ (x1 x2 )

分支定界法的步骤包含一下下面是分支定界法的主要步骤：1.问题建模：将原始问题转化为数学模型。

定义问题的目标函数和约束条件，明确问题的优化目标和可行解空间。

2.创建树：将问题空间表示为一棵树。

根节点表示问题的初始状态，每个子节点表示一次决策。

根据问题的性质和约束条件，确定树的分支方式。

3.定义目标函数上界：问题的目标函数上界是指在问题的可行解空间内，一个节点的任何子节点的目标函数值不会超过上界。

目标函数上界可以通过问题的性质进行估计，或者通过启发式信息进行估计，以便在过程中及时剪枝。

4.定义目标函数下界：问题的目标函数下界是指在问题的可行解空间内，一个节点的任何子节点的目标函数值都不会低于下界。

目标函数下界可以通过问题的性质、启发式信息或剩余问题的优化程度进行估计。

5.选择分支变量：根据树的结构和上下界的估计，选择一个最有希望的分支变量。

分支变量的选择一般按照某种启发规则进行，以期能够尽快找到最优解。

6.分支处理：对于选择的分支变量，根据其取值的可能性进行分支处理。

创建该分支的子节点，并更新子节点的上下界。

7.剪枝处理：根据子节点的上下界信息，对树中的节点进行剪枝处理。

如果一个节点的目标函数上界小于当前找到的最优解，或者一个节点的目标函数下界大于当前找到的最优解，可以放弃该节点的子树。

8.更新最优解：在过程中，及时更新当前找到的最优解。

如果一个节点的子节点的目标函数值小于当前最优解，则将最优解更新为子节点的值。

9.结束：当树中没有可扩展的节点或所有可扩展节点都被剪枝时，结束。

此时，当前最优解即为问题的最优解。

分支定界法通过使用上下界信息来指导过程，能够有效地减小空间，提高问题求解效率。

但需要注意的是，分支定界法对问题的求解结果依赖于上下界的估计准确性和分支变量的选择策略，因此在实践中需要根据具体问题进行合理的建模和启发规则的设计。

B
1.2x1 + 0.8x2 ≤ 10 2 x1 + 2.5x2 ≤ 25 LP1 : x1 ≤ 3 x1 , x2 ≥ 0 max Z = 4 x1 + 3x2
LP1
LP2:X=(4,6.5),Z2=35.5
LP2
C o 3 4 10
1.2x1 + 0.8x2 ≤ 10 2 x1 + 2.5x2 ≤ 25 LP2 : x1 ≥ 4 x1 , x2 ≥ 0
5
x2 A
1.2x1 + 0.8x2 = 10
松弛问题LP0的最优解 X=(3.57,7.14),Z0=35.7 B
10
2x1 + 2.5x2 = 25
o
C 8.33
10
6
x1
x2 ① ② 10 A
增加约束x1 ≤ 3及x1 ≥ 4得到两个线性规划
max Z = 4x1 + 3x2
LP1:X=(3,7.6),Z1=34.8
4
【例1】用分枝定界法求解 】
max Z = 4 x 1 + 3 x 2 1 . 2 x 1 + 0 . 8 x 2 ≤ 10 2 x 1 + 2 . 5 x 2 ≤ 25 x , x ≥ 0 , 且均取整数 1 2
【解】先求对应的松弛问题（记为LP0）： 先求对应的松弛问题（记为 ）：
第四章 整数规划
4.1 整数规划数学模型和解的特点 4.2 分配问题 4.3 分枝定界法 4.4 割平面法 4.5 应用举例
1
4.3 分支定界法
分支定界法
2
原理： 原理：
首先，不考虑变量的整数约束，求解松弛问题线性规 首先，不考虑变量的整数约束， 划的最优解。如果线性规划的最优解恰好是整数解， 划的最优解。如果线性规划的最优解恰好是整数解，则 这个解就是整数规划的最优解。 这个解就是整数规划的最优解。 如果线性规划的最优解中至少有一个变量不是整数， 如果线性规划的最优解中至少有一个变量不是整数， 把线性规划的可行域切割成两部分， 把线性规划的可行域切割成两部分，分别求解两个线性 规划的最优解。 规划的最优解。 如果这两个线性规划的最优解还不是整数解， 如果这两个线性规划的最优解还不是整数解，分别把 每一个可行域再进行分割。这个过程，叫做“分支” 每一个可行域再进行分割。这个过程，叫做“分支”。 过程得到的整数解中， 分支过程得到的整数解中，目标函数值最优的一个叫 做整数规划目标函数值的“ 做整数规划目标函数值的“界”。分支过程中非整数的 线性规划的最优解， 线性规划的最优解，如果目标函数值劣于或等于这个 就停止继续分支。这个过程，叫做“定界” “界”，就停止继续分支。这个过程，叫做“定界”。

分支定界法的一般步骤如下：
①首先不考虑整数条件，求解整数规划相应的线性规划问题。

若相应的线性规划问题没有可行解，停止计算，这时原整数规划也没有可行解。

②定界过程。

对于极大化的整数规划问题，当前所有未分支子问题中最大的目标函数值为整数规划问题上界；在满足整数约束的子问题的解中，最大的目标函数值为整数规划问题的下界。

当上下界相同时，则已得最优解；否则，转入“剪枝”过程。

③“剪枝”过程。

在下述情况下剪除这些分支：若某一子问题相应的线性规划问题无可行解；在分支过程中，求解某一线性规划所得到的目标函数值Z不优于现有下界。

④分支过程。

当有多个待求分支时，应先选取目标函数值最优的一支继续分。

选取一个不符合整数条件的变量x作为分支变量，若xi的值是bi,构造两个新的约束条件：xi≤[bi]或xi≥[bi]
+1,分别并入相应的数学模型中，构成两个子问题。

对任一个子问题，转步聚①。

LP21
LP22
S22 x2 3 S212 x1 3, x 2 1
z0 4
无可行解
x1 2
z4 z4
S211
x1 2 , x 2 2 z0 4
LP211
LP212
返回

⑵ 定界 就没有分支的线性规划问题而言,以最优目 标函数值中的最大者为上界，以符合整数条件 0
⑶ 比较与剪枝
若上界等于下界，则停止；否则，剪去小于下 界的分支，对于大于下界的分支继续重复步骤２ （优先分支函数值较大者）。
其松弛问题的最优解为：A（3/2，10/3）
因X1=3/2, 所以IP问题的最优解中x1的取值范围一定满 足x1≤1（区域1）或x1≥2（区域2），如下图所示。
A(3 2 ,10 3)
区域1
区域2
１
２
３
x1
⑴ 分支 假设松弛问题中 xi b i 不是整数，则构造两 b i 及 xi b i 1 个约束条件 xi 分别加入松弛问题中得到子问题LP1与LP2，即 两个后继问题，并求解之。
zC z2 41/ 9
zD z21 61/ 14
zE z211 4
C (2, 23 9) D(33 14,2)
zF z212 4
B(1, 7 3)
E (2,2)
s2 s21
F (3,1)
s212
０
１ s211 ２
３
x1
S x1
x1 1
x 1 1, x 2 7 / 3 S1 z 0 10 / 3
第三节 分支定界法
一、分支定界法步骤 二、示例
一、分支定界法步骤
使用范围：纯整数、混合整数规划。 基本思想：求松弛问题最优解，逐步缩小可域。

分支定界法的步骤
步骤一：如果问题的目标为最小化，则设定最优解的值Z=∞；
步骤二：根据分枝法则（Branching rule），从尚未被洞悉（Fathomed）节点（局部解）中选择一个节点，并在此节点的下一阶层中分为几个新的节点；
步骤三：计算每一个新分枝出来的节点的下限值（Lower bound，LB）；
步骤四：对每一节点进行洞悉条件测试，若节点满足以下任意一个条件，则此节点可洞悉而不再被考虑，此节点的下限值大于等于Z值。

已找到在此节点中，具最小下限值的可行解；若此条件成立，则需比较此可行解与Z值，若前者较小，则需更新Z值，以此为可行解的值。

此节点不可能包含可行解；
步骤五：判断是否仍有尚未被洞悉的节点，如果有，则进行步骤二，如果已无尚未被洞悉的节点，则演算停止，并得到最优解。

Kolen等曾利用此方法求解含时间窗约束的车辆巡回问题，其实验的节点数范围为6-15。

当节点数为6时，计算机演算所花费的时间大约1分钟（计算机型为VAZ11/785），当节点数扩大至12时，计算机有内存不足的现象产生，所以
分枝定界法比较适用于求解小型问题。

Held和Karp指出分枝定界法的求解效率，与其界限设定的宽紧有极大的关系。

以下内容基本为转载内容:1. 模型整数规划的模型与线性规划基本相同，只是额外的添加了部分变量为整数的约束。

2. 求解步骤整数规划求解的基本框架是分支定界法（Branch and bound，BnB）。

首先去除整数约束得到“松弛模型”，使用线性规划的方法求解。

若有某个变量不是整数，在松弛模型上分别添加约束：x<=floor(A)和x>=ceil(A)然后再分别求解，这个过程叫做分支。

当节点求解结果中所有变量都是整数时，停止分支。

这样不断迭代，形成了一棵树。

定界，指的是叶子节点产生后，相当于给问题定了一个下界。

之后在求解过程中一旦某个节点的目标函数值小于这个下界，那就直接pass，不用再进行分支了；每次新产生叶子节点，则更新下界。

3. python算法实现import mathfrom scipy.optimize import linprogimport sysdef integerPro(c,A,b,Aeq,beq,t=1.0E-12):res=linprog(c,A_ub=A,b_ub=b,A_eq=Aeq,b_eq=beq)if(type(res.x)is float):#produces error codebestX=[sys.maxsize]*len(c)else:bestX=res.xbestVal=sum([x*y for x,y in zip(c,bestX)])if all(((x-math.floor(x))<t or(math.ceil(x)-x)<t)for x in bestX): return(bestVal,bestX)else:ind=[i for i,x in enumerate(bestX)if(x-math.floor(x))>t and (math.ceil(x)-x)>t][0]newCon1=[0]*len(A[0])newCon2=[0]*len(A[0])newCon1[ind]=-1newCon2[ind]=1newA1=A.copy()newA2=A.copy()newA1.append(newCon1)newA2.append(newCon2)newB1=b.copy()newB2=b.copy()newB1.append(-math.ceil(bestX[ind]))newB2.append(math.floor(bestX[ind]))r1=integerPro(c,newA1,newB1,Aeq,beq)r2=integerPro(c,newA2,newB2,Aeq,beq)if r1[0]<r2[0]:return r1else:return r2例子：输入c=[3,4,1]A=[[-1,-6,-2],[-2,0,0]]b=[-5,-3]Aeq=[[0,0,0]]beq= [0]print(integerPro(c,A,b,Aeq,beq))输出(8.0,array([2.,0., 2.]))其中8是目标函数值，2，0，2是3个整数变量的值。

分支定界法的步骤包含一下
步骤一：问题建模
首先，需要将原问题转化为组合优化问题，并确定优化目标。

例如，
可以将问题表示为一个最大化或最小化的目标函数，并确定变量的取值范围。

步骤二：初始化树
将原问题构建成一个树，其中每个节点代表问题的一个子问题。

开始时，树中只有根节点，而且根节点对应于原问题。

步骤三：选择分支
从树中选择一个节点来进行分支。

分支就是根据一些约束条件在一个
节点上拆分成多个子节点。

通常，选择一个约束条件，将问题拆分成两个
或多个子问题。

选择哪个分支方式取决于问题的性质和具体情况。

步骤四：剪枝
分支定界法的关键是剪枝，也就是剔除一些子问题和节点，以减少空间。

剪枝的原则是，如果一个子问题的最优解已经被找到并且它无法改进，那么可以剪去这个子问题的整个树。

这是因为在找到一个更优解之前，任
何不完整的解都不是最优解。

步骤五：线性松弛
在分支定界法中，可以使用线性松弛来计算目标函数的下界。

线性松
弛就是将问题中的约束条件进行线性化，从而得到一个更容易求解的松弛
问题。

通过求解松弛问题，可以得到问题的下界。

步骤六：最优解
按照上述步骤反复递归地划分、剪枝和线性松弛，直到树为空或无法再分出更多的子问题为止。

在的过程中，维护一个全局变量来记录当前已经找到的最优解。

通过比较每个子问题的上界和已经找到的最优解，可以确定是否需要进一步该子问题。

步骤七：输出最优解
当树为空时，找到了全局最优解。

可以根据过程中维护的最优解记录来输出最优解。

分支定界法和割平面法的基本原理分支定界法和割平面法是一种在数学和计算机科学领域中常用的问题求解方法。

本文将分别介绍这两种方法的基本原理。

一、分支定界法的基本原理分支定界法是一种通过将问题划分为多个子问题，并对每个子问题进行求解来解决复杂问题的方法。

其基本思想是通过对问题的解空间进行划分，每次选择一个子问题进行求解，并根据已知的信息对该子问题的解空间进行进一步的缩小。

这样，不断缩小解空间，最终找到问题的最优解或最优解的近似解。

具体来说，分支定界法包括以下几个步骤：1. 初始划分：将问题的解空间划分为多个子问题，并选择一个子问题进行求解。

2. 求解子问题：对选定的子问题进行求解，得到一个解或一个解的集合。

3. 解空间缩减：根据已知的信息，对选定的子问题的解空间进行缩减，即排除一些不可能的解或不优的解。

4. 判断终止条件：判断是否满足终止条件，如果满足，则停止求解；否则，返回第2步，选择一个新的子问题进行求解。

分支定界法的优点是可以找到问题的最优解或最优解的近似解，并且可以通过对解空间的划分和缩减，减少问题的求解空间，提高求解效率。

但是，分支定界法的缺点是在问题的解空间较大时，可能需要遍历大量的子问题，导致求解时间较长。

二、割平面法的基本原理割平面法是一种通过不断添加约束条件来逼近问题的最优解的方法。

其基本思想是通过向问题的线性规划模型中添加额外的约束条件，使得新的线性规划模型的解逐步逼近问题的最优解。

具体来说，割平面法包括以下几个步骤：1. 初始线性规划模型：根据问题的要求，建立一个初始的线性规划模型。

2. 求解线性规划模型：对初始的线性规划模型进行求解，得到一个解或一个解的集合。

3. 添加割平面：根据已知的信息，找到一个新的约束条件，并将其添加到线性规划模型中。

4. 更新线性规划模型：根据添加的割平面，更新线性规划模型，并返回第2步，求解更新后的线性规划模型。

割平面法的优点是可以逐步逼近问题的最优解，且可以通过添加割平面来减小解空间，提高求解效率。