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과학

혼합 정수 선형 계획법

혼합 정수 선형 계획법과학
영문명
Mixed-integer linear programming
약칭
MILP
목적과 제약
선형식
추가 조건
일부 변수의 정수성
혼합 정수 선형 계획법은 선형 목적함수와 선형 제약 아래에서 일부 결정 변수에 정수 조건을 추가한 최적화 문제다. 나눌 수 없는 선택과 연속적인 양을 하나의 모형에서 함께 다룰 수 있다.

혼합이라는 말의 의미

차량 대수처럼 정수로 정할 양과 공급량처럼 연속적으로 정할 양을 같은 모형에 둘 수 있다. 어떤 변수에 정수 조건이 필요한지는 문제를 설계할 때 지정한다. 0과 1만 허용하는 이진 변수는 정수 변수의 특별한 경우다. 선형식으로 썼다는 사실만으로 모든 변수가 연속적이라는 뜻은 아니다.

완화한 해와 정수 해

목적이 3x+y의 최대화이고 제약이 2x+y≤3, x≥0, y≥0이며 x만 정수라고 하자. 정수 조건을 풀면 x=1.5,y=0에서 값 4.5를 얻는다. 정수 조건을 지키면 x는 0 또는 1이며, x=1,y=1에서 최댓값 4를 얻는다. 정수 조건을 제거한 완화 문제의 값과 원래 문제의 값이 달라지는 예제다.

반올림으로 해결되지 않는다

앞 예제의 완화 해에서 x를 2로 반올림하면 2x+y≤3을 위반한다. x를 1로 내리고 y를 그대로 0으로 두면 가능하지만 목적값은 3이라 최적값 4보다 작다. 정수 변수를 바꾸면 다른 변수도 함께 조정해야 할 수 있다. 완화 문제를 푼 뒤 단순히 숫자만 반올림하는 절차는 일반적으로 정수 최적화와 다르다.

종료 상태와 모형 검토

제한 시간 안에 가능한 해를 찾았어도 최적성이 증명되지 않았을 수 있다. 목적값의 경계와 현재 해 사이의 간격, 정수성과 제약 위반 허용 오차를 확인해야 한다. 불가능한 모형과 해가 아직 발견되지 않은 상태도 구분한다. 실제 조건을 빠뜨리면 수학적으로 최적인 결과도 실행할 수 없으므로 정수 조건뿐 아니라 비용과 제약의 의미를 검토한다.

관련 문서

선형 계획법 / 정수 계획법 / 선형 할당 문제 / 이차 할당 문제 / 최적화 / 부등식 / 이진 변수