Optimization xpress的优化结果不符合指定的变量类型

我发现xpress的优化结果不符合指定的变量类型时出现了一些问题。当我创建xpress变量时，我设置了vartype=xp.binary，但有些结果的值为0.13333、0.36667、0.5

我发现这是由其中一个限制因素造成的。当我禁用大多数约束时，值都是二进制的。然后，我一个接一个地启用了约束，并找到了一组导致值为非二进制的约束

以前有人看到过吗？关于如何强制变量值为二进制的建议

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谢谢

为了完整起见，将欧文·卡韦拉根的评论扩展为一个答案： 整数变量的分数值通常在问题不可行时出现。 在

solve（）

返回后，您需要检查

attributes.mipstatus

以确保您确实有可用的解决方案（另请参见MIP status的潜在值）：

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获取问题状态的另一种方法是函数

p。getProbStatus（）

可能该模型是整数不可行的。检查解算器日志，确保其显示“最优”。@ErwinKalvelagen，你说得对，谢谢！

p = xp.problem()
...
p.solve()
print(p.getProbStatus(), p.getProbStatusString())
if p.attributes.mipstatus == xp.mip_solution or \
   p.attributes.mipstatus == xp.mip_optimal:
    print(p.getProbStatusString())
    print(p.getSolution())
else:
    print('No feasible solution', p.getProbStatusString())