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Is this IIS infeasible?

Awaiting user input

Comments

21 comments

  • Jue Xue
    Gurobi Staff Gurobi Staff

    Hi Eunseok,

    To investigate if your model s infeasible, please do the following:

    1. Share the model so we can reproduce the above model, and/or

    2. Output the above model using .mps format.

    On the other hand, the article How do I determine why my model is infeasible contains useful information that may interest you.

     

    0
  • Eunseok Kim
    Gurobi-versary
    Curious
    Conversationalist

    Thanks for your comments. The output of .mps file is presented below (It's quite long): 

    I appreciate your help.

    ==============================================================================

    NAME Gurobi Model
    ROWS
     N  OBJ
     E  c0      
     E  c1      
     E  c2      
     E  c3      
     E  c4      
     E  c5      
     E  c6      
     E  c7      
     E  c8      
     E  c9      
     E  c10     
     E  c11     
     E  c12     
     E  c13     
     E  c14     
     E  c15     
     E  c16     
     E  c17     
     E  c18     
     E  c19     
     E  c20     
     E  c21     
     E  c22     
     E  c23     
     E  c24     
     E  c25     
     E  c26     
     E  c27     
     E  c28     
     E  c29     
     E  c30     
     E  c31     
     E  c32     
     E  c33     
     E  c34     
     E  c35     
     E  c36     
     E  c37     
     E  c38     
     E  c39     
     E  c40     
     E  c41     
     E  c42     
     E  c43     
     E  c44     
     E  c45     
     E  c46     
     E  c47     
     E  c48     
     E  c49     
     E  c50     
     E  c51     
     E  c52     
     E  c53     
     E  c54     
     E  c55     
     E  c56     
     E  c57     
     E  c58     
     E  c59     
     E  c60     
     E  c61     
     E  c62     
     E  c63     
     E  c64     
     E  c65     
     E  c66     
     E  c67     
     E  c68     
     E  c69     
     E  c70     
     E  c71     
     E  c72     
     E  c73     
     E  c74     
     E  c75     
     E  c76     
     E  c77     
     E  c78     
     E  c79     
     E  c80     
     E  c81     
     E  c82     
     E  c83     
     E  c84     
     E  c85     
     E  c86     
     E  c87     
     E  c88     
     E  c89     
     E  c90     
     E  c91     
     E  c92     
     E  c93     
     E  c94     
     E  c95     
     E  c96     
     E  c97     
     E  c98     
     E  c99     
     E  c100    
     E  c101    
     E  c102    
     E  c103    
     E  c104    
     E  c105    
     E  c106    
     E  c107    
     E  c108    
     E  c109    
     E  c110    
     E  c111    
     E  c112    
     E  c113    
     E  c114    
     E  c115    
     E  c116    
     E  c117    
     E  c118    
     E  c119    
     E  c120    
     E  c121    
     E  c122    
     E  c123    
     E  c124    
     E  c125    
     E  c126    
     E  c127    
     E  c128    
     E  c129    
     E  c130    
     E  c131    
     E  c132    
     E  c133    
     E  c134    
     E  c135    
     E  c136    
     E  c137    
     E  c138    
     E  c139    
     E  c140    
     E  c141    
     E  c142    
     E  c143    
     E  c144    
     E  c145    
     E  c146    
     E  c147    
     E  c148    
     E  c149    
     E  c150    
     E  c151    
     E  c152    
     E  c153    
     E  c154    
     E  c155    
     E  c156    
     E  c157    
     E  c158    
     E  c159    
     E  c160    
     E  c161    
     E  c162    
     E  c163    
     E  c164    
     E  c165    
     E  c166    
     E  c167    
     E  c168    
     E  c169    
     E  c170    
     E  c171    
     E  c172    
     E  c173    
     E  c174    
     E  c175    
     E  c176    
     E  c177    
     E  c178    
     E  c179    
     E  c180    
     E  c181    
     E  c182    
     E  c183    
     E  c184    
     E  c185    
     E  c186    
     E  c187    
     E  c188    
     E  c189    
     E  c190    
     E  c191    
     E  c192    
     E  c193    
     E  c194    
     E  c195    
     E  c196    
     E  c197    
     E  c198    
     E  c199    
     E  c200    
     E  c201    
     E  c202    
     E  c203    
     E  c204    
     E  c205    
     E  c206    
     E  c207    
     E  c208    
     E  c209    
     E  c210    
     E  c211    
     E  c212    
     E  c213    
     E  c214    
     E  c215    
     E  c216    
     E  c217    
     E  c218    
     E  c219    
     E  c220    
     E  c221    
     E  c222    
     E  c223    
     E  c224    
     E  c225    
     E  c226    
     E  c227    
     E  c228    
     E  c229    
     E  c230    
     E  c231    
     E  c232    
     E  c233    
     E  c234    
     E  c235    
     E  c236    
     E  c237    
     E  c238    
     E  c239    
     E  c240    
     E  c241    
     E  c242    
     E  c243    
     E  c244    
     E  c245    
     E  c246    
     E  c247    
     E  c248    
     E  c249    
     E  c250    
     E  c251    
     E  c252    
     E  c253    
     E  c254    
     E  c255    
     E  c256    
     E  c257    
     E  c258    
     E  c259    
     E  c260    
     E  c261    
     E  c262    
     E  c263    
     E  c264    
     E  c265    
     E  c266    
     E  c267    
     E  c268    
     E  c269    
     E  c270    
     E  c271    
     E  c272    
     E  c273    
     E  c274    
     E  c275    
     E  c276    
     E  c277    
     E  c278    
     E  c279    
     E  c280    
     E  c281    
     E  c282    
     E  c283    
     E  c284    
     E  c285    
     E  c286    
     E  c287    
     E  c288    
     E  c289    
     E  c290    
     E  c291    
     E  c292    
     E  c293    
     E  c294    
     E  c295    
     E  c296    
     E  c297    
     E  c298    
     E  c299    
     E  c300    
     E  c301    
     E  c302    
     E  c303    
     E  c304    
     E  c305    
     E  c306    
     E  c307    
     E  c308    
     E  c309    
     E  c310    
     E  c311    
     E  c312    
     E  c313    
     E  c314    
     E  c315    
     E  c316    
     E  c317    
     E  c318    
     E  c319    
     E  c320    
     E  c321    
     E  c322    
     E  c323    
     E  c324    
     E  c325    
     E  c326    
     E  c327    
     E  c328    
     E  c329    
     E  c330    
     E  c331    
     E  c332    
     E  c333    
     E  c334    
     E  c335    
     E  c336    
     E  c337    
     E  c338    
     E  c339    
     E  c340    
     E  c341    
     E  c342    
     E  c343    
     E  c344    
     E  c345    
     E  c346    
     E  c347    
     E  c348    
     E  c349    
     E  c350    
     E  c351    
     E  c352    
     E  c353    
     E  c354    
     E  c355    
     E  c356    
     E  c357    
     E  c358    
     E  c359    
     E  c360    
     E  c361    
     E  c362    
     E  c363    
     E  c364    
     E  c365    
     E  c366    
     E  c367    
     E  c368    
     E  c369    
     E  c370    
     E  c371    
     E  c372    
     E  c373    
     E  c374    
     E  c375    
     E  c376    
     E  c377    
     E  c378    
     E  c379    
     E  c380    
     E  c381    
     E  c382    
     E  c383    
     E  c384    
     E  c385    
     E  c386    
     E  c387    
     E  c388    
     E  c389    
     E  c390    
     E  c391    
     E  c392    
     E  c393    
     E  c394    
     E  c395    
     E  c396    
     E  c397    
     E  c398    
     E  c399    
     E  c400    
     E  c401    
     E  c402    
     E  c403    
     E  c404    
     E  c405    
     E  c406    
     E  c407    
     E  c408    
     E  c409    
     E  c410    
     E  c411    
     E  c412    
     E  c413    
     E  c414    
     E  c415    
     E  c416    
     E  c417    
     E  c418    
     E  c419    
     E  c420    
     E  c421    
     E  c422    
     E  c423    
     E  c424    
     E  c425    
     E  c426    
     E  c427    
     E  c428    
     E  c429    
     E  c430    
     E  c431    
     E  c432    
     E  c433    
     E  c434    
     E  c435    
     E  c436    
     E  c437    
     E  c438    
     E  c439    
     E  c440    
     E  c441    
     E  c442    
     E  c443    
     E  c444    
     E  c445    
     E  c446    
     E  c447    
     E  c448    
     E  c449    
     E  c450    
     E  c451    
     E  c452    
     E  c453    
     E  c454    
     E  c455    
     E  c456    
     E  c457    
     E  c458    
     E  c459    
     E  c460    
     E  c461    
     E  c462    
     E  c463    
     E  c464    
     E  c465    
     E  c466    
     E  c467    
     E  c468    
     E  c469    
     E  c470    
     E  c471    
     E  c472    
     E  c473    
     E  c474    
     E  c475    
     E  c476    
     E  c477    
     E  c478    
     E  c479    
     E  c480    
     E  c481    
     E  c482    
     E  c483    
     E  c484    
     E  c485    
     E  c486    
     E  c487    
     E  c488    
     E  c489    
     E  c490    
     E  c491    
     E  c492    
     E  c493    
     E  c494    
     E  c495    
     E  c496    
     E  c497    
     E  c498    
     E  c499    
     E  c500    
     E  c501    
     E  c502    
     E  c503    
     E  c504    
     E  c505    
     E  c506    
     E  c507    
     E  c508    
     E  c509    
     E  c510    
     E  c511    
     E  c512    
     E  c513    
     E  c514    
     E  c515    
     E  c516    
     E  c517    
     E  c518    
     E  c519    
     E  c520    
     E  c521    
     E  c522    
     E  c523    
     E  c524    
     E  c525    
     E  c526    
     E  c527    
     E  c528    
     E  c529    
     E  c530    
     E  c531    
     E  c532    
     E  c533    
     E  c534    
     E  c535    
     E  c536    
     E  c537    
     E  c538    
     E  c539    
     E  c540    
     E  c541    
     E  c542    
     E  c543    
     E  c544    
     E  c545    
     E  c546    
     E  c547    
     E  c548    
     E  c549    
     E  c550    
     E  c551    
     E  c552    
     E  c553    
     E  c554    
     E  c555    
     E  c556    
     E  c557    
     E  c558    
     E  c559    
     E  c560    
     E  c561    
     E  c562    
     E  c563    
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        C1289(6)  c387      -1
        C1289(6)  c414      -1
        C1289(6)  c441      -1
        C1289(6)  c471      -1
        C1289(6)  c498      -1
        C1289(6)  c525      -1
    RHS
        RHS1      c0        336.95
        RHS1      c1        107.384
        RHS1      c2        808.17
        RHS1      c3        153.09
        RHS1      c4        559.48
        RHS1      c5        444.57
        RHS1      c6        130.29
        RHS1      c7        36.72
        RHS1      c8        21.53
        RHS1      c9        49.49
        RHS1      c10       19.63
        RHS1      c11       15.36
        RHS1      c18       33.824
        RHS1      c19       9.6240000000000009e+01
        RHS1      c20       51.92
        RHS1      c21       10.052
        RHS1      c22       39.4
        RHS1      c23       2.6560000000000002e+01
        RHS1      c24       50.736
        RHS1      c25       14.436
        RHS1      c26       77.88
        RHS1      c27       15.078
        RHS1      c28       59.1
        RHS1      c29       3.9839999999999996e+01
        RHS1      c38       33.824
        RHS1      c41       9.6240000000000009e+01
        RHS1      c44       51.92
        RHS1      c47       10.052
        RHS1      c50       39.4
        RHS1      c53       2.6560000000000002e+01
        RHS1      c54       50.736
        RHS1      c55       14.436
        RHS1      c56       77.88
        RHS1      c57       15.078
        RHS1      c58       59.1
        RHS1      c59       3.9839999999999996e+01
        RHS1      c764      3.0385220719643796e-01
        RHS1      c783      0.3437
        RHS1      c784      3.4320000000000006e-01
        RHS1      c785      0.3458
    BOUNDS
     UP BND1      C0(5)     358435
     UP BND1      C1(2)     358435
     UP BND1      C2(2)     358435
     UP BND1      C7(2)     358435
     UP BND1      C8(2)     358435
     UP BND1      C9(2)     358435
     UP BND1      C10(2)    358435
     UP BND1      C11(2)    358435
     UP BND1      C13(2)    358435
     UP BND1      C14(4)    358435
     UP BND1      C15(6)    358435
     UP BND1      C16(5)    358435
     UP BND1      C17(6)    358435
     UP BND1      C18(5)    358435
     UP BND1      C19(5)    358435
     UP BND1      C20(4)    358435
     UP BND1      C21(1)    358435
     UP BND1      C22(3)    358435
     UP BND1      C23(3)    358435
     UP BND1      C24(2)    358435
     UP BND1      C25(0)    358435
     UP BND1      C26(2)    358435
     UP BND1      C28(1)    358435
     UP BND1      C31(5)    358435
     UP BND1      C32(2)    358435
     UP BND1      C33(2)    358435
     UP BND1      C38(2)    358435
     UP BND1      C39(2)    358435
     UP BND1      C40(2)    358435
     UP BND1      C41(2)    358435
     UP BND1      C42(2)    358435
     UP BND1      C44(2)    358435
     UP BND1      C45(4)    358435
     UP BND1      C46(4)    358435
     UP BND1      C47(3)    358435
     UP BND1      C48(6)    358435
     UP BND1      C49(5)    358435
     UP BND1      C50(5)    358435
     UP BND1      C51(3)    358435
     UP BND1      C52(1)    358435
     UP BND1      C53(3)    358435
     UP BND1      C54(3)    358435
     UP BND1      C55(2)    358435
     UP BND1      C56(0)    358435
     UP BND1      C57(2)    358435
     UP BND1      C59(1)    358435
     UP BND1      C62(5)    358435
     UP BND1      C63(2)    358435
     UP BND1      C64(2)    358435
     UP BND1      C69(2)    358435
     UP BND1      C70(2)    358435
     UP BND1      C71(2)    358435
     UP BND1      C72(2)    358435
     UP BND1      C73(2)    358435
     UP BND1      C75(2)    358435
     UP BND1      C76(2)    358435
     UP BND1      C77(2)    358435
     UP BND1      C78(3)    358435
     UP BND1      C79(5)    358435
     UP BND1      C80(2)    358435
     UP BND1      C81(3)    358435
     UP BND1      C82(3)    358435
     UP BND1      C83(1)    358435
     UP BND1      C84(3)    358435
     UP BND1      C85(3)    358435
     UP BND1      C86(2)    358435
     UP BND1      C87(0)    358435
     UP BND1      C88(2)    358435
     UP BND1      C90(1)    358435
     UP BND1      C93(1)    358435
     UP BND1      C94(1)    358435
     UP BND1      C95(1)    358435
     UP BND1      C100(1)   358435
     UP BND1      C101(1)   358435
     UP BND1      C102(1)   358435
     UP BND1      C103(1)   358435
     UP BND1      C104(1)   358435
     UP BND1      C106(0)   358435
     UP BND1      C107(0)   358435
     UP BND1      C108(0)   358435
     UP BND1      C109(0)   358435
     UP BND1      C110(0)   358435
     UP BND1      C111(0)   358435
     UP BND1      C112(0)   358435
     UP BND1      C113(0)   358435
     UP BND1      C114(0)   358435
     UP BND1      C115(0)   358435
     UP BND1      C116(0)   358435
     UP BND1      C117(0)   358435
     UP BND1      C118(0)   358435
     UP BND1      C119(0)   358435
     UP BND1      C121(0)   358435
     UP BND1      C124(5)   358435
     UP BND1      C125(5)   358435
     UP BND1      C126(5)   358435
     UP BND1      C127(0)   358435
     UP BND1      C128(0)   358435
     UP BND1      C129(0)   358435
     UP BND1      C130(0)   358435
     UP BND1      C131(0)   358435
     UP BND1      C132(0)   358435
     UP BND1      C133(0)   358435
     UP BND1      C134(0)   358435
     UP BND1      C135(0)   358435
     UP BND1      C136(0)   358435
     UP BND1      C137(0)   358435
     UP BND1      C138(0)   358435
     UP BND1      C139(2)   358435
     UP BND1      C140(2)   358435
     UP BND1      C141(2)   358435
     UP BND1      C142(0)   358435
     UP BND1      C143(3)   358435
     UP BND1      C144(3)   358435
     UP BND1      C145(3)   358435
     UP BND1      C146(3)   358435
     UP BND1      C147(3)   358435
     UP BND1      C148(5)   358435
     UP BND1      C149(7)   358435
     UP BND1      C150(3)   358435
     UP BND1      C151(3)   358435
     UP BND1      C152(2)   358435
     UP BND1      C153(4)   358435
     UP BND1      C154(3)   358435
     UP BND1      C155(5)   113462
     UP BND1      C156(2)   113462
     UP BND1      C157(2)   113462
     UP BND1      C162(2)   113462
     UP BND1      C163(2)   113462
     UP BND1      C164(2)   113462
     UP BND1      C165(2)   113462
     UP BND1      C166(2)   113462
     UP BND1      C168(2)   113462
     UP BND1      C169(4)   113462
     UP BND1      C170(6)   113462
     UP BND1      C171(5)   113462
     UP BND1      C172(6)   113462
     UP BND1      C173(5)   113462
     UP BND1      C174(6)   113462
     UP BND1      C175(4)   113462
     UP BND1      C176(1)   113462
     UP BND1      C177(3)   113462
     UP BND1      C178(3)   113462
     UP BND1      C179(2)   113462
     UP BND1      C180(0)   113462
     UP BND1      C181(2)   113462
     UP BND1      C183(1)   113462
     UP BND1      C186(5)   113462
     UP BND1      C187(2)   113462
     UP BND1      C188(2)   113462
     UP BND1      C193(2)   113462
     UP BND1      C194(2)   113462
     UP BND1      C195(2)   113462
     UP BND1      C196(2)   113462
     UP BND1      C197(2)   113462
     UP BND1      C199(2)   113462
     UP BND1      C200(4)   113462
     UP BND1      C201(4)   113462
     UP BND1      C202(3)   113462
     UP BND1      C203(6)   113462
     UP BND1      C204(5)   113462
     UP BND1      C205(6)   113462
     UP BND1      C206(3)   113462
     UP BND1      C207(1)   113462
     UP BND1      C208(3)   113462
     UP BND1      C209(3)   113462
     UP BND1      C210(2)   113462
     UP BND1      C211(0)   113462
     UP BND1      C212(2)   113462
     UP BND1      C214(1)   113462
     UP BND1      C217(5)   113462
     UP BND1      C218(2)   113462
     UP BND1      C219(2)   113462
     UP BND1      C224(2)   113462
     UP BND1      C225(2)   113462
     UP BND1      C226(2)   113462
     UP BND1      C227(2)   113462
     UP BND1      C228(2)   113462
     UP BND1      C230(2)   113462
     UP BND1      C231(2)   113462
     UP BND1      C232(2)   113462
     UP BND1      C233(3)   113462
     UP BND1      C234(5)   113462
     UP BND1      C235(2)   113462
     UP BND1      C236(3)   113462
     UP BND1      C237(3)   113462
     UP BND1      C238(1)   113462
     UP BND1      C239(3)   113462
     UP BND1      C240(3)   113462
     UP BND1      C241(2)   113462
     UP BND1      C242(0)   113462
     UP BND1      C243(2)   113462
     UP BND1      C245(1)   113462
     UP BND1      C248(1)   113462
     UP BND1      C249(1)   113462
     UP BND1      C250(1)   113462
     UP BND1      C255(1)   113462
     UP BND1      C256(1)   113462
     UP BND1      C257(1)   113462
     UP BND1      C258(1)   113462
     UP BND1      C259(1)   113462
     UP BND1      C261(0)   113462
     UP BND1      C262(0)   113462
     UP BND1      C263(0)   113462
     UP BND1      C264(0)   113462
     UP BND1      C265(0)   113462
     UP BND1      C266(0)   113462
     UP BND1      C267(0)   113462
     UP BND1      C268(0)   113462
     UP BND1      C269(0)   113462
     UP BND1      C270(0)   113462
     UP BND1      C271(0)   113462
     UP BND1      C272(0)   113462
     UP BND1      C273(0)   113462
     UP BND1      C274(0)   113462
     UP BND1      C276(0)   113462
     UP BND1      C279(5)   113462
     UP BND1      C280(5)   113462
     UP BND1      C281(5)   113462
     UP BND1      C282(0)   113462
     UP BND1      C283(0)   113462
     UP BND1      C284(0)   113462
     UP BND1      C285(0)   113462
     UP BND1      C286(0)   113462
     UP BND1      C287(0)   113462
     UP BND1      C288(0)   113462
     UP BND1      C289(0)   113462
     UP BND1      C290(0)   113462
     UP BND1      C291(0)   113462
     UP BND1      C292(0)   113462
     UP BND1      C293(0)   113462
     UP BND1      C294(2)   113462
     UP BND1      C295(2)   113462
     UP BND1      C296(2)   113462
     UP BND1      C297(0)   113462
     UP BND1      C298(3)   113462
     UP BND1      C299(3)   113462
     UP BND1      C300(3)   113462
     UP BND1      C301(3)   113462
     UP BND1      C302(3)   113462
     UP BND1      C303(5)   113462
     UP BND1      C304(7)   113462
     UP BND1      C305(3)   113462
     UP BND1      C306(3)   113462
     UP BND1      C307(2)   113462
     UP BND1      C308(4)   113462
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        C1115(1)  C1116(1)
     LOG GC122
        Options  0  0.01  0.001  -1
        C781(1)  C1240(6)
     LOG GC123
        Options  0  0.01  0.001  -1
        C1118(1)  C1119(1)
     LOG GC124
        Options  0  0.01  0.001  -1
        C6(1)  C1243(6)
     LOG GC125
        Options  0  0.01  0.001  -1
        C1121(1)  C1122(1)
     LOG GC126
        Options  0  0.01  0.001  -1
        C161(1)  C1246(6)
     LOG GC127
        Options  0  0.01  0.001  -1
        C1124(1)  C1125(1)
     LOG GC128
        Options  0  0.01  0.001  -1
        C316(1)  C1249(6)
     LOG GC129
        Options  0  0.01  0.001  -1
        C1127(1)  C1128(1)
     LOG GC130
        Options  0  0.01  0.001  -1
        C1130(1)  C1131(6)
     LOG GC131
        Options  0  0.01  0.001  -1
        C502(1)  C1254(6)
     LOG GC132
        Options  0  0.01  0.001  -1
        C1132(1)  C1133(1)
     LOG GC133
        Options  0  0.01  0.001  -1
        C657(1)  C1257(6)
     LOG GC134
        Options  0  0.01  0.001  -1
        C1135(1)  C1136(1)
     LOG GC135
        Options  0  0.01  0.001  -1
        C812(1)  C1260(6)
     LOG GC136
        Options  0  0.01  0.001  -1
        C1138(1)  C1139(1)
     LOG GC137
        Options  0  0.01  0.001  -1
        C37(1)  C1263(6)
     LOG GC138
        Options  0  0.01  0.001  -1
        C1141(1)  C1142(1)
     LOG GC139
        Options  0  0.01  0.001  -1
        C192(1)  C1266(6)
     LOG GC140
        Options  0  0.01  0.001  -1
        C1144(1)  C1145(1)
     LOG GC141
        Options  0  0.01  0.001  -1
        C347(1)  C1269(6)
     LOG GC142
        Options  0  0.01  0.001  -1
        C1147(1)  C1148(1)
     LOG GC143
        Options  0  0.01  0.001  -1
        C1150(1)  C1151(6)
     LOG GC144
        Options  0  0.01  0.001  -1
        C533(1)  C1274(6)
     LOG GC145
        Options  0  0.01  0.001  -1
        C1152(1)  C1153(1)
     LOG GC146
        Options  0  0.01  0.001  -1
        C688(1)  C1277(6)
     LOG GC147
        Options  0  0.01  0.001  -1
        C1155(1)  C1156(1)
     LOG GC148
        Options  0  0.01  0.001  -1
        C843(1)  C1280(6)
     LOG GC149
        Options  0  0.01  0.001  -1
        C1158(1)  C1159(1)
     LOG GC150
        Options  0  0.01  0.001  -1
        C68(1)  C1283(6)
     LOG GC151
        Options  0  0.01  0.001  -1
        C1161(1)  C1162(1)
     LOG GC152
        Options  0  0.01  0.001  -1
        C223(1)  C1286(6)
     LOG GC153
        Options  0  0.01  0.001  -1
        C1164(1)  C1165(1)
     LOG GC154
        Options  0  0.01  0.001  -1
        C378(1)  C1289(6)
     LOG GC155
        Options  0  0.01  0.001  -1
        C1167(1)  C1168(1)
     LOG GC156
        Options  0  0.01  0.001  -1
        C1170(1)  C1171(6)
     LOG GC157
        Options  0  0.01  0.001  -1
        C471(1)  C1234(6)
     LOG GC158
        Options  0  0.01  0.001  -1
        C1172(1)  C1173(1)
     LOG GC159
        Options  0  0.01  0.001  -1
        C626(1)  C1237(6)
     LOG GC160
        Options  0  0.01  0.001  -1
        C1175(1)  C1176(1)
     LOG GC161
        Options  0  0.01  0.001  -1
        C781(1)  C1240(6)
     LOG GC162
        Options  0  0.01  0.001  -1
        C1178(1)  C1179(1)
     LOG GC163
        Options  0  0.01  0.001  -1
        C6(1)  C1243(6)
     LOG GC164
        Options  0  0.01  0.001  -1
        C1181(1)  C1182(1)
     LOG GC165
        Options  0  0.01  0.001  -1
        C161(1)  C1246(6)
     LOG GC166
        Options  0  0.01  0.001  -1
        C1184(1)  C1185(1)
     LOG GC167
        Options  0  0.01  0.001  -1
        C316(1)  C1249(6)
     LOG GC168
        Options  0  0.01  0.001  -1
        C1187(1)  C1188(1)
     LOG GC169
        Options  0  0.01  0.001  -1
        C1190(1)  C1191(6)
     LOG GC170
        Options  0  0.01  0.001  -1
        C502(1)  C1254(6)
     LOG GC171
        Options  0  0.01  0.001  -1
        C1192(1)  C1193(1)
     LOG GC172
        Options  0  0.01  0.001  -1
        C657(1)  C1257(6)
     LOG GC173
        Options  0  0.01  0.001  -1
        C1195(1)  C1196(1)
     LOG GC174
        Options  0  0.01  0.001  -1
        C812(1)  C1260(6)
     LOG GC175
        Options  0  0.01  0.001  -1
        C1198(1)  C1199(1)
     LOG GC176
        Options  0  0.01  0.001  -1
        C37(1)  C1263(6)
     LOG GC177
        Options  0  0.01  0.001  -1
        C1201(1)  C1202(1)
     LOG GC178
        Options  0  0.01  0.001  -1
        C192(1)  C1266(6)
     LOG GC179
        Options  0  0.01  0.001  -1
        C1204(1)  C1205(1)
     LOG GC180
        Options  0  0.01  0.001  -1
        C347(1)  C1269(6)
     LOG GC181
        Options  0  0.01  0.001  -1
        C1207(1)  C1208(1)
     LOG GC182
        Options  0  0.01  0.001  -1
        C1210(1)  C1211(6)
     LOG GC183
        Options  0  0.01  0.001  -1
        C533(1)  C1274(6)
     LOG GC184
        Options  0  0.01  0.001  -1
        C1212(1)  C1213(1)
     LOG GC185
        Options  0  0.01  0.001  -1
        C688(1)  C1277(6)
     LOG GC186
        Options  0  0.01  0.001  -1
        C1215(1)  C1216(1)
     LOG GC187
        Options  0  0.01  0.001  -1
        C843(1)  C1280(6)
     LOG GC188
        Options  0  0.01  0.001  -1
        C1218(1)  C1219(1)
     LOG GC189
        Options  0  0.01  0.001  -1
        C68(1)  C1283(6)
     LOG GC190
        Options  0  0.01  0.001  -1
        C1221(1)  C1222(1)
     LOG GC191
        Options  0  0.01  0.001  -1
        C223(1)  C1286(6)
     LOG GC192
        Options  0  0.01  0.001  -1
        C1224(1)  C1225(1)
     LOG GC193
        Options  0  0.01  0.001  -1
        C378(1)  C1289(6)
     LOG GC194
        Options  0  0.01  0.001  -1
        C1227(1)  C1228(1)
     LOG GC195
        Options  0  0.01  0.001  -1
        C1230(1)  C1231(6)
     LOG GC196
        Options  0  0.01  0.001  -1
        C471(1)  C1234(6)
     LOG GC197
        Options  0  0.01  0.001  -1
        C1232(1)  C1233(1)
     LOG GC198
        Options  0  0.01  0.001  -1
        C626(1)  C1237(6)
     LOG GC199
        Options  0  0.01  0.001  -1
        C1235(1)  C1236(1)
     LOG GC200
        Options  0  0.01  0.001  -1
        C781(1)  C1240(6)
     LOG GC201
        Options  0  0.01  0.001  -1
        C1238(1)  C1239(1)
     LOG GC202
        Options  0  0.01  0.001  -1
        C6(1)  C1243(6)
     LOG GC203
        Options  0  0.01  0.001  -1
        C1241(1)  C1242(1)
     LOG GC204
        Options  0  0.01  0.001  -1
        C161(1)  C1246(6)
     LOG GC205
        Options  0  0.01  0.001  -1
        C1244(1)  C1245(1)
     LOG GC206
        Options  0  0.01  0.001  -1
        C316(1)  C1249(6)
     LOG GC207
        Options  0  0.01  0.001  -1
        C1247(1)  C1248(1)
     LOG GC208
        Options  0  0.01  0.001  -1
        C1250(1)  C1251(6)
     LOG GC209
        Options  0  0.01  0.001  -1
        C502(1)  C1254(6)
     LOG GC210
        Options  0  0.01  0.001  -1
        C1252(1)  C1253(1)
     LOG GC211
        Options  0  0.01  0.001  -1
        C657(1)  C1257(6)
     LOG GC212
        Options  0  0.01  0.001  -1
        C1255(1)  C1256(1)
     LOG GC213
        Options  0  0.01  0.001  -1
        C812(1)  C1260(6)
     LOG GC214
        Options  0  0.01  0.001  -1
        C1258(1)  C1259(1)
     LOG GC215
        Options  0  0.01  0.001  -1
        C37(1)  C1263(6)
     LOG GC216
        Options  0  0.01  0.001  -1
        C1261(1)  C1262(1)
     LOG GC217
        Options  0  0.01  0.001  -1
        C192(1)  C1266(6)
     LOG GC218
        Options  0  0.01  0.001  -1
        C1264(1)  C1265(1)
     LOG GC219
        Options  0  0.01  0.001  -1
        C347(1)  C1269(6)
     LOG GC220
        Options  0  0.01  0.001  -1
        C1267(1)  C1268(1)
     LOG GC221
        Options  0  0.01  0.001  -1
        C1270(1)  C1271(6)
     LOG GC222
        Options  0  0.01  0.001  -1
        C533(1)  C1274(6)
     LOG GC223
        Options  0  0.01  0.001  -1
        C1272(1)  C1273(1)
     LOG GC224
        Options  0  0.01  0.001  -1
        C688(1)  C1277(6)
     LOG GC225
        Options  0  0.01  0.001  -1
        C1275(1)  C1276(1)
     LOG GC226
        Options  0  0.01  0.001  -1
        C843(1)  C1280(6)
     LOG GC227
        Options  0  0.01  0.001  -1
        C1278(1)  C1279(1)
     LOG GC228
        Options  0  0.01  0.001  -1
        C68(1)  C1283(6)
     LOG GC229
        Options  0  0.01  0.001  -1
        C1281(1)  C1282(1)
     LOG GC230
        Options  0  0.01  0.001  -1
        C223(1)  C1286(6)
     LOG GC231
        Options  0  0.01  0.001  -1
        C1284(1)  C1285(1)
     LOG GC232
        Options  0  0.01  0.001  -1
        C378(1)  C1289(6)
     LOG GC233
        Options  0  0.01  0.001  -1
        C1287(1)  C1288(1)
     MIN Constr2[10003,0,1]
        C12(3)
        C27(1)
        C28(1)
     MIN Constr2[10003,0,2]
        C43(3)
        C58(1)
        C59(1)
     MIN Constr2[10003,0,3]
        C74(3)
        C89(1)
        C90(1)
     MIN Constr2[10003,1,1]
        C167(3)
        C182(1)
        C183(1)
     MIN Constr2[10003,1,2]
        C198(3)
        C213(1)
        C214(1)
     MIN Constr2[10003,1,3]
        C229(3)
        C244(1)
        C245(1)
     MIN Constr2[10003,2,1]
        C322(3)
        C337(1)
        C338(1)
     MIN Constr2[10003,2,2]
        C353(3)
        C368(1)
        C369(1)
     MIN Constr2[10003,2,3]
        C384(3)
        C399(1)
        C400(1)
     MIN Constr2[34001,0,1]
        C477(3)
        C492(1)
        C493(1)
     MIN Constr2[34001,0,2]
        C508(3)
        C523(1)
        C524(1)
     MIN Constr2[34001,0,3]
        C539(3)
        C554(1)
        C555(1)
     MIN Constr2[34001,1,1]
        C632(3)
        C647(1)
        C648(1)
     MIN Constr2[34001,1,2]
        C663(3)
        C678(1)
        C679(1)
     MIN Constr2[34001,1,3]
        C694(3)
        C709(1)
        C710(1)
     MIN Constr2[34001,2,1]
        C787(3)
        C802(1)
        C803(1)
     MIN Constr2[34001,2,2]
        C818(3)
        C833(1)
        C834(1)
     MIN Constr2[34001,2,3]
        C849(3)
        C864(1)
        C865(1)
    ENDATA

     

    0
  • Jue Xue
    Gurobi Staff Gurobi Staff

    Thank you for the mps file. I am going to give it a try and get back afterward.

    0
  • Jue Xue
    Gurobi Staff Gurobi Staff

    Hi,

    Can you send a mps file that matches the original lp file (IIS model), i.e., the mps file for the IIS model that matches to your initial lp file?

    Since an infeasible model may have multiple IIS, we want to investigate the same IIS posted in your original post.

    Thanks. 

    0
  • Eunseok Kim
    Gurobi-versary
    Curious
    Conversationalist

    Ooops... I posted the .mps file for the IIS, NOT the original lp model. 

    Therefore, you can just continue to investigate it. If you want to look into the original lp file then please let me know another method for me to send the .mps file to you. I can't post it here because it is too long to freeze this webpage.

    Appreciated,

    Eunseok Kim

     

    0
  • Jue Xue
    Gurobi Staff Gurobi Staff

    Hi Eunseok,

    Let's analyze your original IIS model  (lp format). I see two problems:

    1. log function can not take 0 or negative values. Setting gS[1,0], I[2,0], gterm_S_mul_I[1,0,2,0] free are invalid.

    2. In case you remove "free" from their bounds, the general constraint: GC125: gLogTerm_S_mul_I[1,0,2,0] = LOG ( gterm_S_mul_I[1,0,2,0] )  is still undefined because gterm_S_mul_I[1,0,2,0] can take a value of 0.

    Here is the model after removing the problems above, as well as the log file:

    Modified model:

    -------

    Minimize
      0
    Subject To
     iniConstr_01_1_S_U[1,0]: 0.001 S_U[1,0] = 153.09
     iniConstr_02_1_I_A[2,0]: 0.01 I_A[2,0] = 33.824
     iniConstr_02_2_I_P[2,0]: 0.01 I_P[2,0] = 50.736
     Constr1_12_I[2,0]: - I_P[2,0] - I_A[2,0] - I_S[2,0] + I[2,0] = 0
     Constr_S[1,0,]: - S_U[1,0] + S_V_Plus[1,0] + gS[1,0] = 0
     logConstr_Sum[1,0,2,0]: - gLogTerm_S[1,0] + gLogTerm_S_mul_I[1,0,2,0] - gLogTerm_I[2,0] = 0
     Constr16[1,0,1]: - V[1,0] + S_V_Plus[1,0] = 0
     Constr20[1]: V_scaled[2,0] + V_scaled[2,1] + V_scaled[2,2] + V_scaled[1,0] + V_scaled[1,1] + V_scaled[1,2] <= 0
     constr20_1[1]: V[1,0] - V_scaled[1,0] = 0
    Bounds
     I_P[2,0] free
     I_A[2,0] free
     S_U[1,0] free
     V[1,0] free
     V_scaled[1,0] free
     S_V_Plus[1,0] free
     gLogTerm_S[1,0] free
     gLogTerm_S_mul_I[1,0,2,0] free
     gLogTerm_I[2,0] free
    General Constraints
     GC117: gLogTerm_S[1,0] = LOG ( gS[1,0] )
     GC124: gLogTerm_I[2,0] = LOG ( I[2,0] )
    End

    Log file:

    -----

    Set parameter LogFile to value "gurobi.log"
    Using license file /Users/jue.xue/gurobi.lic

    Gurobi Optimizer version 10.0.1 build v10.0.1rc0 (mac64[rosetta2])
    Copyright (c) 2023, Gurobi Optimization, LLC

    Warning: Numeric variable name in LP file ('0') - often the result
             of a constant term in the left-hand side of a constraint.

    Read LP format model from file iisModel-Copy3.lp
    Reading time = 0.00 seconds
    : 9 rows, 18 columns, 23 nonzeros

    CPU model: Apple M1
    Thread count: 8 physical cores, 8 logical processors, using up to 8 threads

    Optimize a model with 9 rows, 18 columns and 23 nonzeros
    Model fingerprint: 0x44764961
    Model has 2 general constraints
    Variable types: 18 continuous, 0 integer (0 binary)
    Coefficient statistics:
      Matrix range     [1e-03, 1e+00]
      Objective range  [1e+00, 1e+00]
      Bounds range     [0e+00, 0e+00]
      RHS range        [3e+01, 2e+02]
    Presolve added 13 rows and 642 columns
    Presolve time: 0.02s
    Presolved: 22 rows, 660 columns, 12243 nonzeros
    Variable types: 650 continuous, 10 integer (2 binary)
    Found heuristic solution: objective 0.0000000

    Explored 0 nodes (0 simplex iterations) in 0.02 seconds (0.04 work units)
    Thread count was 8 (of 8 available processors)

    Solution count 1: 0

    Optimal solution found (tolerance 1.00e-04)
    Best objective 0.000000000000e+00, best bound 0.000000000000e+00, gap 0.0000%

    ----

    Hope this helps to explain why it is "infeasible".

    0
  • Eunseok Kim
    Gurobi-versary
    Curious
    Conversationalist

    Thank you for your advice. I still have some questions regarding your comment.

    I don't know why these variables are listed as "free" even if I set their lower/uppder bounds.
    (Also, I turned off presolve option just in case.)

    I believe that I set the appropriate lower/upper bounds for these variables. Here is the python code block:

    m.addVar(name=f"gS[{code1},{code2}]", lb=0.0, vtype=GRB.CONTINUOUS, ub=N)
    m.addVar(name=f"I[{code1},{code2}]", lb=0.0, vtype=GRB.CONTINUOUS, ub=N)
    m.addVar(name=f"gLogTerm_S[{code1},{code2}]", lb=-GRB.INFINITY, vtype=GRB.CONTINUOUS)
    m.addVar(name=f"gLogTerm_I[{code1},{code2}]", lb=-GRB.INFINITY, vtype=GRB.CONTINUOUS)
    m.addVar(name=f"gLogTerm_S_mul_I[{code1},{code2},{code3},{code4}]", lb=-GRB.INFINITY, vtype=GRB.CONTINUOUS)

    Even if I declared variables using these code blocks, these variables are listed as "free" in IIS.

    Could you review this code block and let me know any mistakes I've made?

    I genuinely appreciate your help.

    0
  • Jue Xue
    Gurobi Staff Gurobi Staff

    Hi Eunseok,

    My understanding is that you have a different question at this point. Namely why "free was added" to the model while you have modeled them to be bounded. I will recommend you create a different post on that specific subject to maximize the sharing. 

    0
  • Eunseok Kim
    Gurobi-versary
    Curious
    Conversationalist

    Hi Jue,

    Before I post a new question, I searched the existing posts and found a relevant post.
    (URL: https://support.gurobi.com/hc/en-us/community/posts/12989446547089-Why-is-the-variable-free-shown-in-the-ilp-file-even-though-I-ve-already-set-the-ub-lb-or-value-in-the-model-?input_string=Bounded%20variable%20become%20%22free%22%20in%20the%20IIS)

    According to the post,

    "If a variable appears as free in the IIS but you originally set it to have some bounds, this means that the bound of the variable does not participate in the IIS, in other words, the bound of the variable does not contribute to the infeasibility of the IIS that you obtained.".

    I was planning to post a new question, but I left this comment because it claims the opposite idea with your results. If the bounds of variables do not contribute to the infeasibility, then removing "free" should not change the feasibility of the model. It's confusing. Any comment on this?

    Thank you!

     

    0
  • Jue Xue
    Gurobi Staff Gurobi Staff

    Hi Eunseok

    I am happy that you find the post which explains why your bounded variables are shown as "free" in the IIS instance. 

    Now, let us focus on your needs:

    1. what to do in presence of an IIS?

    • The KB article we sent earlier contains links for this, including the minimal relaxation required to turn into a feasible model.
    • Here is another link, with examples, on how to diagnose and cope with infeasibility.

    2. what has caused this instance (of IIS) infeasible?

    • It requires a detailed analysis of the instance itself, including the specific data values. 

    In case 2 is what you want, you can start by cleaning up the IIS (e.g., remove the added "free" to the variables) and consider sharing the result IIS with me. I am happy to help you.

    Best regards

    0
  • Eunseok Kim
    Gurobi-versary
    Curious
    Conversationalist

    Hi Jue,

    I genuinely appreciate your help. I have been manipulating the IIS to determine the cause of infeasibility.

    1. I computed the violation of each constraint using "feasRelaxS()" and adjusted the initial condition values according to artificial variables. However, it didn't work. Again, the model was infeasible, and Gurobi presented non-zero (but much smaller) values for artificial variables. 

    2. I refined the IIS further. 1) I replaced the LOG with EXP to avoid the non-negative domain issue, 2) I arranged redundant constraints. See below .lp file:

    Minimize
      0 gTerm_S_mul_I[2,0,1,0]
    Subject To
     iniConstr_01_1_S_U[2,0]: 0.001 S_U[2,0] = 153.09
     iniConstr_02_1_I_A[1,0]: 0.01 I_A[1,0] = 33.797942176
     Constr1_12_I[1,0]: - I_A[1,0] + I[1,0] = 0
    Constr_S[2,0,0]: - S_U[2,0] + gS[2,0] = 0
     logConstr_Sum[2,0,1,0]: - gLogTerm_S[2,0] + gLogTerm_S_mul_I[2,0,1,0] - gLogTerm_I[1,0] = 0
    Bounds
     gTerm_S_mul_I[2,0,1,0] free
     S_U[2,0] free
     I_A[1,0] free
     I[1,0] free
     gS[2,0] free
     gLogTerm_S[2,0] free
     gLogTerm_S_mul_I[2,0,1,0] free
     gLogTerm_I[1,0] free
    General Constraints
     GC79: I[1,0] = EXP ( gLogTerm_I[1,0] )
     GC117: gS[2,0] = EXP ( gLogTerm_S[2,0] )
     GC125: gTerm_S_mul_I[2,0,1,0] = EXP ( gLogTerm_S_mul_I[2,0,1,0] )
    End

     

    3. Gurobi claims that this model is infeasible. However, Gurobi solves the Phase I problem with 0 objective value, which means the model is feasible, in fact. After that, Gurobi again claims that the model is infeasible if I try to solve the model once again:

    Here is the python code:

        m = read(filepath) # reads .lp file 

        m.optimize()
        m.computeIIS()

        m.feasRelaxS(0, True, False, True)
        m.optimize()

    The Gurobi log is as follows:

    Read LP format model from file ./test/testIIS.ilp
    Reading time = 0.01 seconds
    : 5 rows, 8 columns, 9 nonzeros
    Gurobi Optimizer version 10.0.1 build v10.0.1rc0 (win64)

    CPU model: Intel(R) Core(TM) i7-8565U CPU @ 1.80GHz, instruction set [SSE2|AVX|AVX2]
    Thread count: 4 physical cores, 8 logical processors, using up to 8 threads

    Optimize a model with 5 rows, 8 columns and 9 nonzeros
    Model fingerprint: 0x1ddfd6ec
    Model has 3 general constraints
    Variable types: 8 continuous, 0 integer (0 binary)
    Coefficient statistics:
      Matrix range     [1e-03, 1e+00]
      Objective range  [0e+00, 0e+00]
      Bounds range     [0e+00, 0e+00]
      RHS range        [3e+01, 2e+02]
    Presolve added 0 rows and 1294 columns
    Presolve removed 1 rows and 0 columns
    Presolve time: 0.01s

    Explored 0 nodes (0 simplex iterations) in 0.02 seconds (0.00 work units)
    Thread count was 1 (of 8 available processors)

    Solution count 0

    Model is infeasible
    Best objective -, best bound -, gap -

    Computing Irreducible Inconsistent Subsystem (IIS)...

               Constraints          |            Bounds           |  Runtime
          Min       Max     Guess   |   Min       Max     Guess   |
    --------------------------------------------------------------------------
            0         8         -         0         0         0           0s
            8         8         8         0         0         0           0s

    IIS computed: 8 constraints, 0 bounds
    IIS runtime: 0.39 seconds (0.16 work units)

    Solve phase I feasrelax model to determine minimal relaxation

    Optimize a model with 5 rows, 18 columns and 19 nonzeros
    Model fingerprint: 0x25c1465d
    Model has 3 general constraints
    Variable types: 18 continuous, 0 integer (0 binary)
    Coefficient statistics:
      Matrix range     [1e-03, 1e+00]
      Objective range  [1e+00, 1e+00]
      Bounds range     [0e+00, 0e+00]
      RHS range        [3e+01, 2e+02]
    Presolve added 58 rows and 1320 columns
    Presolve time: 0.04s
    Presolved: 63 rows, 1338 columns, 23071 nonzeros
    Variable types: 1311 continuous, 27 integer (3 binary)
    Found heuristic solution: objective 995571.43956

    Root relaxation: objective 1.162732e-10, 36 iterations, 0.00 seconds (0.00 work units)

        Nodes    |    Current Node    |     Objective Bounds      |     Work
     Expl Unexpl |  Obj  Depth IntInf | Incumbent    BestBd   Gap | It/Node Time

         0     0    0.00000    0    6 995571.440    0.00000   100%     -    0s
    H    0     0                    29365.351622    0.00000   100%     -    0s
         0     0    0.00000    0    6 29365.3516    0.00000   100%     -    0s
    H    0     0                     635.0628430    0.00000   100%     -    0s
         0     2    0.00000    0    6  635.06284    0.00000   100%     -    0s
    H   45    44                      -0.0000000   -0.00000  0.00%   4.7    0s

    Explored 59 nodes (377 simplex iterations) in 0.33 seconds (0.22 work units)
    Thread count was 8 (of 8 available processors)

    Solution count 4: -1.13687e-13 635.063 29365.4 995571 

    Optimal solution found (tolerance 1.00e-04)
    Warning: max constraint violation (7.6095e+02) exceeds tolerance
    Warning: max general constraint violation (7.6095e+02) exceeds tolerance
      Piecewise linearization of function constraints often causes big violation.
      Try to adjust the settings of the related parameters, such as FuncPieces.
    Best objective 0.000000000000e+00, best bound -1.136868377216e-13, gap 0.0000%
    Gurobi Optimizer version 10.0.1 build v10.0.1rc0 (win64)

    CPU model: Intel(R) Core(TM) i7-8565U CPU @ 1.80GHz, instruction set [SSE2|AVX|AVX2]
    Thread count: 4 physical cores, 8 logical processors, using up to 8 threads

    Optimize a model with 6 rows, 18 columns and 29 nonzeros
    Model fingerprint: 0xa6b3b7db
    Model has 3 general constraints
    Variable types: 18 continuous, 0 integer (0 binary)
    Coefficient statistics:
      Matrix range     [1e-03, 1e+00]
      Objective range  [0e+00, 0e+00]
      Bounds range     [0e+00, 0e+00]
      RHS range        [3e+01, 2e+02]

    User MIP start did not produce a new incumbent solution
    MIP start from previous solve did not produce a new incumbent solution

    Presolve added 0 rows and 1284 columns
    Presolve removed 2 rows and 0 columns
    Presolve time: 0.00s

    Explored 0 nodes (0 simplex iterations) in 0.00 seconds (0.00 work units)
    Thread count was 1 (of 8 available processors)

    Solution count 0

    Model is infeasible
    Best objective -, best bound -, gap -

    Could you share your thoughts/comments?

    Best regards

     

     

     

    0
  • Jue Xue
    Gurobi Staff Gurobi Staff

    Hi Eunseok,

    Thanks for providing your updated model, run details, and log file. I can confirm the execution results are similar on my side.

    wrt. your "3. Gurobi claims that this model is infeasible. However, Gurobi solves the Phase I problem with 0 objective value, which means the model is feasible,...", 

    1. m.feasRelaxS(0, True, False, True) will find you a feasible solution with objective value = 0, after relaxing some original bounds and/or constraints. That is, it solves a different problem based on your original problem (let's call the new problem relOrg.lp)

    2. when Gurobi finds an optimal solution to relOrg.lp, it also indicates what violations this solution has with respect to the original problem, per the specific parameters used for your feasRelaxS() call. Specifically, the log indicates the following (see "violation'):

    Optimal solution found (tolerance 1.00e-04)
    Warning: max constraint violation (7.6095e+02) exceeds tolerance
    Warning: max general constraint violation (7.6095e+02) exceeds tolerance

    Let me know in case you need more clarification.

    Best regards,

    0
  • Eunseok Kim
    Gurobi-versary
    Curious
    Conversationalist

    Hi Jue,

    Thanks for sharing your thoughts. Although I was not able to access your Jupyter Notebook, I've fixed the model and the code as follows:

    Model: I've adjusted parameters for general constraints to control their errors

    Minimize
      0 gTerm_S_mul_I[2,0,1,0]
    Subject To
     iniConstr_01_1_S_U[2,0]: 0.001 S_U[2,0] = 153.09
     iniConstr_02_1_I_A[1,0]: 0.01 I_A[1,0] = 33.797942176
     Constr1_12_I[1,0]: - I_A[1,0] + I[1,0] = 0
     Constr_S[2,_0,_0]: - S_U[2,0] + gS[2,0] = 0
     logConstr_Sum[2,0,1,0]: - gLogTerm_S[2,0] + gLogTerm_S_mul_I[2,0,1,0] - gLogTerm_I[1,0] = 0
    Bounds
     gTerm_S_mul_I[2,0,1,0] free
     S_U[2,0] free
     I_A[1,0] free
     I[1,0] free
     gS[2,0] free
     gLogTerm_S[2,0] free
     gLogTerm_S_mul_I[2,0,1,0] free
     gLogTerm_I[1,0] free
    General Constraints
     GC79: ( FuncPieces=-1 FuncPieceError=0.001 FuncPieceRatio=0 ) I[1,0] = EXP ( gLogTerm_I[1,0] )
     GC117: ( FuncPieces=-1 FuncPieceError=0.001 FuncPieceRatio=0 ) gS[2,0] = EXP ( gLogTerm_S[2,0] )
     GC125: ( FuncPieces=-1 FuncPieceError=0.001 FuncPieceRatio=0 ) gTerm_S_mul_I[2,0,1,0] = EXP ( gLogTerm_S_mul_I[2,0,1,0] )
    End

    Script: I have changed the second parameter of feasRelaxS() to see the minimum violations. Also, I'm going to trace the values of variables. 

    m = read(filepath)
    orignumvars = m.NumVars

    m.optimize()
    m.computeIIS()

    m.feasRelaxS(0, False, False, True)
    m.optimize()
    print("Status: ", m.Status)
    print("Count: ", m.SolCount)

    print("==============Solutions===================")
    slacks = m.getVars()[:orignumvars]
    for sv in slacks:
    m.message(f"{sv.VarName} = {sv.X}")

    print("==============Slacks===================")

    slacks = m.getVars()[orignumvars:]
    for sv in slacks:
    if (sv.X > 0.00000001) or (-0.00000001 > sv.X): # Check only non-zero slack variables
    m.message(f"{sv.VarName} = {sv.X}")

    Results:

    Read LP format model from file ./test/testIIS.ilp
    Reading time = 0.00 seconds
    : 5 rows, 8 columns, 9 nonzeros
    Gurobi Optimizer version 10.0.1 build v10.0.1rc0 (win64)

    CPU model: Intel(R) Core(TM) i7-8565U CPU @ 1.80GHz, instruction set [SSE2|AVX|AVX2]
    Thread count: 4 physical cores, 8 logical processors, using up to 8 threads

    Optimize a model with 5 rows, 8 columns and 9 nonzeros
    Model fingerprint: 0xd9e47b01
    Model has 3 general constraints
    Variable types: 8 continuous, 0 integer (0 binary)
    Coefficient statistics:
      Matrix range     [1e-03, 1e+00]
      Objective range  [0e+00, 0e+00]
      Bounds range     [0e+00, 0e+00]
      RHS range        [3e+01, 2e+02]
    Presolve added 0 rows and 15 columns
    Presolve removed 1 rows and 0 columns
    Presolve time: 0.00s

    Explored 0 nodes (0 simplex iterations) in 0.00 seconds (0.00 work units)
    Thread count was 1 (of 8 available processors)

    Solution count 0

    Model is infeasible
    Best objective -, best bound -, gap -

    Computing Irreducible Inconsistent Subsystem (IIS)...

               Constraints          |            Bounds           |  Runtime
          Min       Max     Guess   |   Min       Max     Guess   |
    --------------------------------------------------------------------------
            0         8         -         0         0         0           0s
            8         8         8         0         0         0           0s

    IIS computed: 8 constraints, 0 bounds
    IIS runtime: 0.03 seconds (0.01 work units)
    Gurobi Optimizer version 10.0.1 build v10.0.1rc0 (win64)

    CPU model: Intel(R) Core(TM) i7-8565U CPU @ 1.80GHz, instruction set [SSE2|AVX|AVX2]
    Thread count: 4 physical cores, 8 logical processors, using up to 8 threads

    Optimize a model with 5 rows, 18 columns and 19 nonzeros
    Model fingerprint: 0x7729526c
    Model has 3 general constraints
    Variable types: 18 continuous, 0 integer (0 binary)
    Coefficient statistics:
      Matrix range     [1e-03, 1e+00]
      Objective range  [1e+00, 1e+00]
      Bounds range     [0e+00, 0e+00]
      RHS range        [3e+01, 2e+02]
    Presolve added 36 rows and 68 columns
    Presolve time: 0.00s
    Presolved: 41 rows, 86 columns, 639 nonzeros
    Variable types: 71 continuous, 15 integer (6 binary)
    Found heuristic solution: objective 186.8880422

    Root relaxation: objective -1.705303e-13, 25 iterations, 0.00 seconds (0.00 work units)

        Nodes    |    Current Node    |     Objective Bounds      |     Work
     Expl Unexpl |  Obj  Depth IntInf | Incumbent    BestBd   Gap | It/Node Time

         0     0   -0.00000    0    7  186.88804   -0.00000   100%     -    0s
    H    0     0                     153.8933482   -0.00000   100%     -    0s
    H    0     0                     153.8933481   -0.00000   100%     -    0s
    H    0     0                      34.0832534   -0.00000   100%     -    0s
         0     0    0.00004    0    5   34.08325    0.00004   100%     -    0s
         0     0    0.00006    0    4   34.08325    0.00006   100%     -    0s
    H    0     0                      32.2047251    0.00006   100%     -    0s
    H    0     0                      22.9150019    0.00006   100%     -    0s
         0     0    4.03093    0    4   22.91500    4.03093  82.4%     -    0s
    H    0     0                       6.0213311    4.03093  33.1%     -    0s

    Cutting planes:
      Gomory: 2
      Relax-and-lift: 1

    Explored 1 nodes (40 simplex iterations) in 0.03 seconds (0.00 work units)
    Thread count was 8 (of 8 available processors)

    Solution count 6: 6.02133 22.915 32.2047 ... 186.888

    Optimal solution found (tolerance 1.00e-04)
    Warning: max constraint violation (1.2330e-01) exceeds tolerance
    Warning: max general constraint violation (1.2330e-01) exceeds tolerance
      Piecewise linearization of function constraints often causes big violation.
      Try to adjust the settings of the related parameters, such as FuncPieces.
    Best objective 6.021331120000e+00, best bound 6.021331120000e+00, gap 0.0000%
    Status:  2
    Count:  6
    ==============Solutions===================
    gTerm_S_mul_I[2,0,1,0] = 999999.9899999995
    S_U[2,0] = 153090.0
    I_A[1,0] = 3379.7942175999997
    I[1,0] = 3379.7942175999997
    gS[2,0] = 153090.0
    gLogTerm_S[2,0] = 11.815479309229108
    gLogTerm_S_mul_I[2,0,1,0] = 13.815510557964274
    gLogTerm_I[1,0] = 8.021362368734962
    ==============Slacks===================
    ArtP_logConstr_Sum[2,0,1,0] = 6.021331119999797

     

    From this result, we can easily find that the following constraint is relaxed:

     gLogTerm_S_mul_I[2,0,1,0]  =  gLogTerm_S[2,0] + gLogTerm_I[1,0]

    (13.815510557964274 != 11.815479309229108 + 8.021362368734962)

    My question is why Gurobi limits the magnitude of gLogTerm_S_mul_I[2,0,1,0] (and gTerm_S_mul_I[2,0,1,0] accordingly)?

    Both gLogTerm_S_mul_I[2,0,1,0] and gTerm_S_mul_I[2,0,1,0] are free variables. Therefore, I can't understand why gLogTerm_S_mul_I[2,0,1,0] is less than 14 so that gTerm_S_mul_I[2,0,1,0] is less than 1000000 (I've never provided such an artificial bound.).

    If the computation was correct:

    gLogTerm_S_mul_I[2,0,1,0] =  gLogTerm_S[2,0] + gLogTerm_I[1,0] = 19.83684168

    gTerm_S_mul_I[2,0,1,0] = EXP(19.83684168) = 412126821.0228

     

    Could you review this result? It is pretty weird.

     

    Once again, I truly appreciate your help.

    Eunseok Kim

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

    0
  • Jue Xue
    Gurobi Staff Gurobi Staff

    Hi Eunseok,

    Thanks for providing your model and log file. I am able to repeat with similar results. With respect to your questions:

    1. "My question is why Gurobi limits the magnitude of gLogTerm_S_mul_I[2,0,1,0] (and gTerm_S_mul_I[2,0,1,0] accordingly)?"

       I do not see Gurobi has added any limit to them since, as your model specifies that "Both gLogTerm_S_mul_I[2,0,1,0] and gTerm_S_mul_I[2,0,1,0] are free variables."

    2. "...I can't understand why gLogTerm_S_mul_I[2,0,1,0] is less than 14 so that gTerm_S_mul_I[2,0,1,0] is less than 1000000 (I've never provided such an artificial bound.)."  

     By choosing the above values for the variables, Gurobi finds a feasible and optimal solution that "minimize the sum of the magnitudes of the bound and constraint violations", based on your parameter choice of m.feasRelaxS(0, False, False, True).

    Note: in this instance, violating one constraint of the original model is enough to achieve the relaxation wanted, as can be seen from:

      gLogTerm_S_mul_I[2,0,1,0] + "Best Objective" ~  gLogTerm_S[2,0] + gLogTerm_I[1,0]

    Best regards

     

    0
  • Eunseok Kim
    Gurobi-versary
    Curious
    Conversationalist

    Hi Jue,

    Thanks for your comments.

    As you mentioned, Gurobi claims that the model is infeasible, and we can find a feasible solution by violating the constraint; gLogTerm_S_mul_I[2,0,1,0] =  gLogTerm_S[2,0] + gLogTerm_I[1,0].

    However, my key question is why this constraint "should be relaxed" to make the model feasible. As all three variables in the constraint are "free," Gurobi should have found such solutions:

    gLogTerm_S_mul_I[2,0,1,0]  = 19.83684168 (NOT 13.815510557964274)
    gLogTerm_S[2,0] = 11.815479309229108
    gLogTerm_I[1,0] = 8.021362368734962

    In other words, I can't find any bound/restriction that makes gLogTerm_S_mul_I[2,0,1,0]=13.815510557964274 rather than 19.83684168. As you claimed, if Gurobi wanted to minimize the sum of violations, Gurobi should have set gLogTerm_S_mul_I[2,0,1,0]=19.83684168, to make the best objective value 0, not 6.02133.

    Could you review my question once again?

    Appreciated

     

    0
  • Jue Xue
    Gurobi Staff Gurobi Staff

    Hi Eunseok,

    Yes, you can set the values, as you wish, to satisfy that single constraint.

    This pdf file contains a definition of a "feasible solution". I hope it can clarify your question.

    Best regards,

    0
  • Eunseok Kim
    Gurobi-versary
    Curious
    Conversationalist

    Hi Jue, 

    I know feasible solutions satisfy all constraints.

    From the model, I've found a feasible solution presented below. As this solution satisfies all constraints and bounds, this solution should be feasible. But Gurobi claims that the model is infeasible. Could you explain which point is wrong?

    Best,

    iniConstr_01_1_S_U[2,0]: S_U[2,0] = 153090
     iniConstr_02_1_I_A[1,0]: I_A[1,0] = 3379.7942176
     Constr1_12_I[1,0]: I[1,0] = I_A[1,0] = 3379.7942176 
    Constr_S[2,_0,_0]: gS[2,0] = S_U[2,0] = 153090
    GC79: ( FuncPieces=-1 FuncPieceError=0.001 FuncPieceRatio=0 ) I[1,0] = EXP ( gLogTerm_I[1,0] ) -> gLogTerm_I[1,0] = LOG(I[1,0]) = 8.1255701 (but Gurobi set this value as 8.021362368734962 due to underestimation option)
    GC117: ( FuncPieces=-1 FuncPieceError=0.001 FuncPieceRatio=0 ) gS[2,0] = EXP ( gLogTerm_S[2,0] ) -> gLogTerm_S[2,0] = LOG(gS[2,0]) = 11.9387812 (but Gurobi set this value as 11.81551055796 due to underestimation option)
    logConstr_Sum[2,0,1,0]: gLogTerm_S_mul_I[2,0,1,0] = gLogTerm_S[2,0] + gLogTerm_I[1,0] = 8.1255701 + 11.9387812 = 20.06435136
    GC125: ( FuncPieces=-1 FuncPieceError=0.001 FuncPieceRatio=0 ) gTerm_S_mul_I[2,0,1,0] = EXP ( gLogTerm_S_mul_I[2,0,1,0] ) = EXP(20.06435136) = 517,412,694

    Bounds
     gTerm_S_mul_I[2,0,1,0] free
     S_U[2,0] free
     I_A[1,0] free
     I[1,0] free
     gS[2,0] free
     gLogTerm_S[2,0] free
     gLogTerm_S_mul_I[2,0,1,0] free
     gLogTerm_I[1,0] free
    0
  • Jue Xue
    Gurobi Staff Gurobi Staff

    Hi Eunseok,

    Thanks for sharing your numerical example. It shows this model instance is in the "numerical wonderland".

    While dealing with non-linear functions (e.g., EXP, LOG,..), a common approach is to use piece-wise-linear (PWL) functions and binary variables to approximate them. That is, to model (approximate) them using PWL and binary constraints.

    Numerical issues may arise in approximation as you know. In order to limit them, Gurobi has used 1e+6 as the default value for FuncMaxVal. By comparing your numerical solution, it is not large enough. Hence, we see Gurobi has reported 'infeasible'.

    Here is a video on Avoiding numerical issues in optimization models that may help.

    Back to your model instance, I have set FuncMaxVal=1e+10 and resolved the problem. A feasible solution is found as shown in the log:

    Reading time = 0.00 seconds
    : 5 rows, 8 columns, 9 nonzeros
    Set parameter FuncMaxVal to value 10000000000
    Set parameter FuncMaxVal to value 10000000000
    Gurobi Optimizer version 10.0.1 build v10.0.1rc0 (mac64[rosetta2])

    CPU model: Apple M1
    Thread count: 8 physical cores, 8 logical processors, using up to 8 threads

    Optimize a model with 5 rows, 8 columns and 9 nonzeros
    Model fingerprint: 0xf01086a8
    Model has 3 general constraints
    Variable types: 8 continuous, 0 integer (0 binary)
    Coefficient statistics:
    Matrix range [1e-03, 1e+00]
    Objective range [0e+00, 0e+00]
    Bounds range [0e+00, 0e+00]
    RHS range [3e+01, 2e+02]
    Presolve removed 5 rows and 8 columns
    Presolve time: 0.00s
    Presolve: All rows and columns removed

    Explored 0 nodes (0 simplex iterations) in 0.01 seconds (0.00 work units)
    Thread count was 1 (of 8 available processors)

    Solution count 1: 0

    Optimal solution found (tolerance 1.00e-04)
    Warning: max constraint violation (2.8092e+00) exceeds tolerance
    Warning: max general constraint violation (2.8092e+00) exceeds tolerance
    Piecewise linearization of function constraints often causes big violation.
    Try to adjust the settings of the related parameters, such as FuncPieces.
    Best objective 0.000000000000e+00, best bound 0.000000000000e+00, gap 0.0000%


    However, the warning message from the above log is not desirable, but hard to avoid sometime. My suggestion is to consider re-formulate your model to avoid/minimze numerical issues. For example, in your model, by tightening a bound (gLogTerm_S_mul_I[2,0,1,0] > 1) and resolving it, you can get a much better solution, see log:

    Reading time = 0.00 seconds
    : 5 rows, 8 columns, 9 nonzeros
    Set parameter FuncMaxVal to value 10000000000
    Set parameter FuncMaxVal to value 10000000000
    Gurobi Optimizer version 10.0.1 build v10.0.1rc0 (mac64[rosetta2])
    
    CPU model: Apple M1
    Thread count: 8 physical cores, 8 logical processors, using up to 8 threads
    
    Optimize a model with 5 rows, 8 columns and 9 nonzeros
    Model fingerprint: 0x5a52b0fa
    Model has 3 general constraints
    Variable types: 8 continuous, 0 integer (0 binary)
    Coefficient statistics:
      Matrix range     [1e-03, 1e+00]
      Objective range  [0e+00, 0e+00]
      Bounds range     [1e+00, 1e+00]
      RHS range        [3e+01, 2e+02]
    Presolve added 0 rows and 16380 columns
    Presolve removed 2 rows and 0 columns
    Presolve time: 0.46s
    Presolved: 3 rows, 16388 columns, 49159 nonzeros
    Presolved model has 1 SOS constraint(s)
    Variable types: 16388 continuous, 0 integer (0 binary)
    
    Root relaxation: objective 0.000000e+00, 8 iterations, 0.03 seconds (0.08 work units)
    
        Nodes    |    Current Node    |     Objective Bounds      |     Work
     Expl Unexpl |  Obj  Depth IntInf | Incumbent    BestBd   Gap | It/Node Time
    
         0     0    0.00000    0    1          -    0.00000      -     -    0s
         0     0    0.00000    0    1          -    0.00000      -     -    0s
         0     2    0.00000    0    1          -    0.00000      -     -    0s
    *   19     0              10       0.0000000    0.00000  0.00%  15.3    0s
    
    Explored 21 nodes (298 simplex iterations) in 0.60 seconds (0.29 work units)
    Thread count was 8 (of 8 available processors)
    
    Solution count 1: 0 
    
    Optimal solution found (tolerance 1.00e-04)
    Best objective 0.000000000000e+00, best bound 0.000000000000e+00, gap 0.0000%
    0
  • Jue Xue
    Gurobi Staff Gurobi Staff

    Hmm. Not sure why my logs are shown in just one-line. You may modify the model, run it from your side, and confirm.

    0
  • Eunseok Kim
    Gurobi-versary
    Curious
    Conversationalist

    Hi Jue,

    I was able to resolve the issue by adjusting the FuncMaxVal parameter.
    Although I'm having another issue, I will make a separate post for it.

    Once again, I genuinely appreciate your help. 

    Best,

    Eunseok Kim 

    0
  • Jue Xue
    Gurobi Staff Gurobi Staff

    Hi Eunseok,

    I am very happy to hear that you are able to resolve the issue. 

    Thanks you for participating in the forum and sharing the question/issue/and resolution.

    Best regards,

    0

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