【0基础运筹学】【超详细】列生成（Column Generation）

列生成（Column generation）是一种解决大型线性程序的有效算法。

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• Gilmore P C, Gomory R E. A linear programming approach to the cutting-stock problem[J]. Operations research, 1961, 9(6): 849-859.
• 运筹说 第21期 | 算法介绍之列生成算法

前言

之前一直想跟大家分享一下列生成（Column generation），也全网搜了许多文档、视频、论文等。大部分教程抽象程度较高，需要具备大量的基础知识才能看明白，于是写一篇尽可能0基础上手的分享，希望能帮到也在从事相关行业的你。

一定有人会问，有没有行生成算法？当然有啦！！！有机会之后给大家分享！！！——@小猪快跑

从一个例子出发：Cutting Stock Problem

问题描述

卖家有3种长度的木材：9cm（5元），14cm（9元），16cm（10元）。
买家需要木材：4cm（30根），5cm（20根），7cm（40根）。
于是卖家需要通过切割木材满足买家的需求，而且卖家希望成本最低从而达到受益最大。

分析

首先我们来简单思考下，一根9cm的木材能有多少种切法满足买家需要的4cm，5cm，7cm

cost（元）	切前木材长度（cm）	4cm木材数量	5cm木材数量	7cm木材数量
5	9	1	0	0
5	9	2	0	0
5	9	0	1	0
5	9	1	1	0
5	9	0	0	1

本着不浪费的中华传统美德，显然第二行的切法比第一行更好一些哟(＾Ｕ＾)ノ~ＹＯ
我们一般习惯称一种切割方法为cutting pattern。
好啦，之后就非常easy的搞定之后的（只保留比较好的pattern）。

All Cutting Pattern：

cost（元）	切前木材长度（cm）	4cm木材数量	5cm木材数量	7cm木材数量	符号
5	9	2	0	0	$x_1$
5	9	1	1	0	$x_2$
5	9	0	0	1	$x_3$
9	14	3	0	0	$x_4$
9	14	2	1	0	$x_5$
9	14	1	2	0	$x_6$
9	14	1	0	1	$x_7$
9	14	0	1	1	$x_8$
9	14	0	0	2	$x_9$
10	16	4	0	0	$x_{10}$
10	16	2	0	1	$x_{11}$
10	16	1	1	1	$x_{12}$
10	16	0	3	0	$x_{13}$

于是我们只需要从All Cutting Pattern里面确定每个Pattern需要几次就行了。（举个例子：比如${\mathbf{x}}_1=30$代表我们使用第1种切法切了30根9cm长度的木材）。

我们目标是用最少的钱完成买家的需求，也就是每个Pattern的$\mathbf{c}\mathbf{o}\mathbf{s}\mathbf{t}\times \text{数量}$的总和。

$5x_1+5x_2+5x_3+9x_4+9x_5+9x_6+9x_7+9x_8+9x_9+10x_{10}+10x_{11}+10x_{12}+10x_{13}$

另外呢我们需要满足买家数量上的要求。
4cm要超过30根：

$2x_1+x_2+0x_3+3x_4+2x_5+x_6+x_7+0x_8+0x_9+4x_{10}+2x_{11}+x_{12}+0x_{13}\ge 30$

5cm要超过20根：

$0x_1+x_2+0x_3+0x_4+x_5+2x_6+0x_7+x_8+0x_9+0x_{10}+0x_{11}+x_{12}+3x_{13}\ge 20$

7cm要超过70根：

$0x_1+0x_2+x_3+0x_4+0x_5+0x_6+x_7+x_8+2x_9+0x_{10}+x_{11}+x_{12}+0x_{13}\ge 40$

建模

Master Problem（MP）

根据上面的分析，我们已经有了决策变量$x_i$，我们有了目标函数最少的钱，我们也有了相应的约束满足买家数量上的要求，于是乎我们可以来建模啦！！！

定义决策变量${\mathbf{x}}_{\mathbf{i}}$为使用第$i$种Pattern的根数。
$\min 5x_1+5x_2+5x_3+9x_4+9x_5+9x_6+9x_7+9x_8+9x_9+10x_{10}+10x_{11}+10x_{12}+10x_{13}$
$s.t.$
$2x_1+x_2+0x_3+3x_4+2x_5+x_6+x_7+0x_8+0x_9+4x_{10}+2x_{11}+x_{12}+0x_{13}\ge 30$
$0x_1+x_2+0x_3+0x_4+x_5+2x_6+0x_7+x_8+0x_9+0x_{10}+0x_{11}+x_{12}+3x_{13}\ge 20$
$0x_1+0x_2+x_3+0x_4+0x_5+0x_6+x_7+x_8+2x_9+0x_{10}+x_{11}+x_{12}+0x_{13}\ge 40$
$x_i\in \mathbb{N}$
每一列： 一种可行的切割方案需要被执行的次数，或者多少根棒材使用这种切割方案
每一行：一种棒材的需求必须要被满足

Restricted Master Problem（RMP）

有时候MP的规模会非常大，于是我们考虑如果先用几种Pattern得到一个可行的方案（可能不是最优解），然后我们有了这个可行解后再去依次看如果增加其他Pattern会不会有更好的解，而直接求解MP可能在给定时间内无法得到可行解。

于是顺着这个思路我们构建RMP（要注意我们选择的Pattern至少能得到一个可行解）：

定义决策变量${\mathbf{x}}_{\mathbf{i}}$为使用第$i$种Pattern的根数。
$\min 5x_1+5x_2+5x_3$
$s.t.$
$2x_1+x_2+0x_3\ge 30$
$0x_1+x_2+0x_3\ge 20$
$0x_1+0x_2+x_3\ge 40$
$x_i\in \mathbb{N}$

Restricted Linear Master Problem（RLMP）

常规的列生成方法都是解决LP问题的，这时候我们做一些适当的松弛（也就是$x_i\in \mathbb{N}$变成$x_i\ge 0$）。

于是顺着这个思路我们构建RLMP（要注意RLMP的可行解并不一定是RMP的可行解，但我们只需要把解上取整即可）：

定义决策变量${\mathbf{x}}_{\mathbf{i}}$为使用第$i$种Pattern的根数。
$\min 5x_1+5x_2+5x_3$
$s.t.$
$2x_1+x_2+0x_3\ge 30$
$0x_1+x_2+0x_3\ge 20$
$0x_1+0x_2+x_3\ge 40$
$x_i\ge 0$

然后我们可以用LP求解器直接求解上述模型（这里我用Clp来举例，当然你可以使用你喜欢的求解器）

（为了排版整洁方便阅读，我会把代码放在文末）

直接运行得到

理论上来说我们应该对结果上取整，但我们将在得到松弛后的MP解之后再上取整会更方便高效，所以这里我们不进行上取整（不过好像刚好解是整数Σ(⊙▽⊙"a——@小猪快跑）：
$Objectivevalue=325$
$x_1=5$
$x_2=20$
$x_3=40$
我们试图来解释一下solution的含义：用5个Pattern 1（也就是说选了5根9cm的木材，每根都切成2个4cm），类似的又用了20个Pattern 2和40个Pattern 3，这样的选择能使我们总花费最少——325元。

Dual of Restricted Linear Master Problem

现在我们从另一个角度来考虑RMP。
【卖家】直接购买成品（切割后的木材），转手卖给客户，类似中间商。
【卖家】目标：最多花多少钱购买成品挣得要比自己生产多。
【卖家】约束：需要给成品定一个心理价位。这些心理价位必须满足：对于任意切割方案，购买成品的钱 <= 自己生产的钱。（比如说，卖家花5元买到1根9cm的木材可以切割成2个4cm成品，也就是说卖家如果直接购买2个4cm的成品价格超过5元那不如自己生产了。写成公式：$2y_1\le 5$，其中${\mathbf{y}}_1$为4cm木材的心理价格）
————————————————————————————————————————————————————————
定义决策变量${\mathbf{y}}_{\mathbf{i}}$分别为4cm（30根），5cm（20根），7cm（40根）木材的心理价格。
$\max 30y_1+20y_2+40y_3$
$s.t.$
$2y_1+0y_2+0y_3\le 5$
$y_1+y_2+0y_3\le 5$
$0y_1+0y_2+y_3\le 5$
$y_i\ge 0$

直接求解：

$Objectivevalue=325$
$y_1=2.5$
$y_2=2.5$
$y_3=5.0$
我们试图来解释一下solution的含义：4cm、5cm、7cm成品木材的心理价格分别是2.5元、2.5元、5元，最多花325元购买成品挣得要比自己生产多。也就是说只要价格比2.5元、2.5元、5元低，卖家就赚了。

Subproblem

• 单纯形法检验数的含义：该产品（变量）的市场价格与该产品的隐含成本之差。市场价格高于隐含成本，即检验数大于零时，则可将该产品投入生产。
• 原问题检验数对应其对偶问题的一个基解

如果你知道检验数的概念，会很快理解subproblem，不过在这里我会假设你不知道，试图用最简单的方法让你理解——@小猪快跑

在dual问题中我们计算出成品的心理价格。接下来我们想知道是不是存在更省钱的Pattern。
首先我们来思考一下如何判定一个Pattern是不是更省钱。
例子1：9cm的木材完全浪费掉也是一种Pattern，但一根9cm的木材要5元，也就是说卖家损失了5元。
例子2：Pattern 9：14cm木材（9元）切割成2根7cm成品（使用Pattern 1、2、3的7cm心理价格是5元）。也就是卖家只用Pattern 1、2、3这三种切割方法的时候，只要用低于5元的价格购买7cm再卖掉就比自己切割赚钱了，而如果加上了Pattern 9，卖家如果用5元的价格就不如自己直接用Pattern 9来的赚钱，而是必须低于4.5元（9元/2）的价格购买7cm再卖掉才比自己切割赚钱。
有了上面两个例子我们已经逐渐清晰如何去判定一个Pattern是不是更省钱。
也就是说我们的目标是去寻找一个新Pattern：新Pattern切割后的成品在老Pattern下的心理价格 > 新Pattern的价格
定义决策变量${\mathbf{a}}_{\mathbf{j}}$是新Pattern切割后4cm，5cm，7cm木材的数量。
新Pattern切割后的成品在老Pattern下的心理价格【$2.5a_1+2.5a_2+5a_3$】>新Pattern的价格【9元（14cm）】
即：
$2.5a_1+2.5a_2+5a_3>9$
$\Rightarrow 9-(2.5a_1+2.5a_2+5a_3)<0$（不等号左边我们一般称之为检验数，这就是我们常说的检验数判定解是否是最优解）
这里我们用一个约束转换成目标函数的小技巧：令$z=9-(2.5a_1+2.5a_2+5a_3)$，如果$\min z$比0还大，那说明不存在$z>0$的解，也就是不存在更省钱的Pattern。
新Pattern切割后总长度不能超过原始木材长度：$4a_1+5a_2+7a_3\le 14$
综合起来就是：
$\min 9-(2.5a_1+2.5a_2+5a_3)$
$4a_1+5a_2+7a_3\le 14$

于是我们分别建立9cm、14cm、16cm的Subproblem ：
————————————————————————————————————————————————————————
Subproblem 1（9cm，5元）
定义决策变量${\mathbf{a}}_{\mathbf{j}}$是Pattern切割后4cm，5cm，7cm木材的数量。
$\min z=5-(2.5a_1+2.5a_2+5a_3)$
$s.t.$
$4a_1+5a_2+7a_3\le 9$
$a_i\in \mathbb{N}$
求解得：$a=(2,0,0{)}^T,z=0$
————————————————————————————————————————————————————————
Subproblem 2（14cm，9元）
定义决策变量${\mathbf{a}}_{\mathbf{j}}$是Pattern切割后4cm，5cm，7cm木材的数量。
$\min z=9-(2.5a_1+2.5a_2+5a_3)$
$s.t.$
$4a_1+5a_2+7a_3\le 14$
$a_i\in \mathbb{N}$
求解得：$\mathbf{a}=(0,0,2{)}^{\mathbf{T}},\mathbf{z}=-1$
————————————————————————————————————————————————————————
Subproblem 3（16cm，10元）
定义决策变量${\mathbf{a}}_{\mathbf{j}}$是Pattern切割后4cm，5cm，7cm木材的数量。
$\min z=10-(2.5a_1+2.5a_2+5a_3)$
$s.t.$
$4a_1+5a_2+7a_3\le 16$
$a_i\in \mathbb{N}$
求解得：$a=(4,0,0{)}^T,z=0$

迭代

我们发现Subproblem 2的$z<0$，于是我们把$a=(0,0,2{)}^T$这个Pattern加入到RLMP中，因为这就是我们找到的更省钱的Pattern。
定义决策变量${\mathbf{x}}_{\mathbf{i}}$为使用第$i$种Pattern的根数。
$\min 5x_1+5x_2+5x_3+9x_9$
$s.t.$
$2x_1+x_2+0x_3+0x_9\ge 30$
$0x_1+x_2+0x_3+0x_9\ge 20$
$0x_1+0x_2+x_3+2x_9\ge 40$
$x_i\ge 0$

求解后得到：

$Objectivevalue=305$
$x_1=5$
$x_2=20$
$x_3=0$
$x_9=20$
$y_1=2.5$
$y_2=2.5$
$y_9=4.5$
由于$x_3=0$，所以我们可以从模型中舍去$x_3$。
于是我们分别建立9cm、14cm、16cm的Subproblem ：
————————————————————————————————————————————————————————
Subproblem 1（9cm，5元）
定义决策变量${\mathbf{a}}_{\mathbf{j}}$是Pattern切割后4cm，5cm，7cm木材的数量。
$\min z=5-(2.5a_1+2.5a_2+4.5a_9)$
$s.t.$
$4a_1+5a_2+7a_9\le 9$
$a_i\in \mathbb{N}$
求解得：$a=(2,0,0{)}^T,z=0$
————————————————————————————————————————————————————————
Subproblem 2（14cm，9元）
定义决策变量${\mathbf{a}}_{\mathbf{j}}$是Pattern切割后4cm，5cm，7cm木材的数量。
$\min z=9-(2.5a_1+2.5a_2+4.5a_9)$
$s.t.$
$4a_1+5a_2+7a_9\le 14$
$a_i\in \mathbb{N}$
求解得：$a=(0,0,2{)}^T,z=0$
————————————————————————————————————————————————————————
Subproblem 3（16cm，10元）
定义决策变量${\mathbf{a}}_{\mathbf{j}}$是Pattern切割后4cm，5cm，7cm木材的数量。
$\min z=10-(2.5a_1+2.5a_2+4.5a_9)$
$s.t.$
$4a_1+5a_2+7a_9\le 16$
$a_i\in \mathbb{N}$
求解得：$a=(4,0,0{)}^T,z=0$

所有的Subproblem目标$z\ge 0$，那就说明不存在更好的Pattern，于是最终的解（记得上取整）：$x_1=5,x_2=20,x_9=20$

以上整个算法过程我们就称之为——列生成

列生成：Cutting Stock Problem

本节需要一定的运筹学基础，但如果你已经看完上文的话，我相信理解起来也会非常简单了。——@小猪快跑

提出Gomory割的大佬Gomory在IBM的时候，与另一个大佬Gilmore 共同提出了著名的Column Generation：

参考文献：
@article{gilmore1961linear,
title={A linear programming approach to the cutting-stock problem},
author={Gilmore, Paul C and Gomory, Ralph E},
journal={Operations research},
volume={9},
number={6},
pages={849–859},
year={1961},
publisher={INFORMS}
}

问题描述

卖家有$n$种长度的木材：$L_i$ m（$c_i$元）
买家需要$m$种长度的木材：$l_i$ m（$d_i$根）
于是卖家需要通过切割木材满足买家的需求，而且卖家希望成本最低从而达到受益最大。

建模

Master Problem（MP）

$$\begin{array}{rl}& \min \sum _{i=1}^n{c}_i{x}_i\\ & s.t.\sum _{i=1}^n{a}_{ij}{x}_i\ge b_i,j=1,2,...,m\\ & x_i\in \mathbb{N},\forall i\end{array}$$

Restricted Master Problem（RMP）

$$\begin{array}{rl}& \min \sum _{i=1}^k{c}_i{x}_i\\ & s.t.\sum _{i=1}^k{a}_{ij}{x}_i\ge b_i,j=1,2,...,m\\ & x_i\in \mathbb{N},\forall i\end{array}$$

也就是MP问题变量数从$n$减少到$k$个，需要注意我们强制了$x_i(i>k)$的变量为非基变量。

Dual of Restricted Master Problem

为了在Subproblem中计算检验数：${\sigma }_j=c_j-c_B{B}^{-1}{a}_j$，我们需要计算出$c_B{B}^{-1}$，一般来说他有两重含义：

1. 通过求解RMP问题得到的影子价格（shadow price）。
2. 通过求解RMP对偶问题得到的对偶变量(dual variable)。

我们一般使用第2种对偶问题求解。因为RMP一般变量极多，而单纯形法对于变量多的问题求解很困难。原问题的变量对应对偶问题的约束，目标系数对应约束边界，约束矩阵倒转过来。所以在对偶问题上就没有这个困扰。

Subproblem

$$\begin{array}{rl}& \min c_j-\sum {\omega }_i{a}_{ij}\\ & s.t.\sum _{i=1}^m{l}_i{a}_i\le L_j\\ & a_i\ge 0,\forall i\end{array}$$

迭代

检验数小于0的话，就把Pattern加入列，进行下一次迭代，直到所有检验数大于等于0。最后上取整结果即可。

流程图

总结

1. 列生成算法主要用于求解变量多，但大部分变量取值为0的线性规划问题。
2. 总体思路是先选出小部分变量构建RMP（也就是其余变量取值都是0）快速得到一个可行解，之后再通过Subproblem计算检验数（reduced cost）寻找有没有更好的变量加入模型再次求解，直到找不到更好的变量。
3. 为什么增加变量可以让目标值更好呢？原问题增加变量=>对偶问题增加约束=>对偶问题最优值不变或者变小（对偶问题是max问题，约束越多可行域越小，自然目标函数优度下降）=>原问题最优值不变或者变小（对偶问题和原问题最优解是一样的）
   事实上，我们需要找的变量是能在对偶问题中让最优解不满足新增的约束。