<div dir="ltr"><div><div><div><div>Hi Jan,<br><br></div>setting nlp_log_level to 0 might provide some more meaningful output as it cuts all Clp log lines.<br><br></div>The problems seems to be here that Couenne finds the continuous LP relaxation infeasible, after which the BB is obviously not even started. It has happened in the past that Couenne returns an infeasible LP for very large problems, and this seems to be one with 5000s reformulation time. Is there any small version of your problem that you can try?<br><br></div>Regards,<br></div>Pietro<br><div><div><br><br></div></div></div><div class="gmail_extra"><br><div class="gmail_quote">On Sun, Jan 21, 2018 at 10:36 PM, Jan Stampfli <span dir="ltr"><<a href="mailto:jan.stampfli@outlook.com" target="_blank">jan.stampfli@outlook.com</a>></span> wrote:<br><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex">





<div link="#0563C1" vlink="#954F72" lang="DE-CH">
<div class="m_-2534463534980016590WordSection1">
<p class="MsoNormal">Dear all,<u></u><u></u></p>
<p class="MsoNormal"><u></u> <u></u></p>
<p class="MsoNormal"><span lang="EN-US">I have some troubles getting feasible solutions for my MINLP formulation using couenne. My model is basically a NLP model but I have to use some binary variables for selecting values. Thereby, the binary variables are
 declared as integer with bounds 0 and 1 instead binary. I wrote my model in pyomo 5.3 (python 2.7) and using couenne 0.5.  To get feasible solutions, I changed the options as follows:<u></u><u></u></span></p>
<p class="MsoNormal"><span lang="EN-US"><u></u> <u></u></span></p>
<ul style="margin-top:0cm" type="disc">
<li class="m_-2534463534980016590MsoListParagraph" style="margin-left:0cm"><span lang="EN-US">lp_log_level 0<u></u><u></u></span></li><li class="m_-2534463534980016590MsoListParagraph" style="margin-left:0cm"><span lang="EN-US">bb_log_level 1<u></u><u></u></span></li><li class="m_-2534463534980016590MsoListParagraph" style="margin-left:0cm"><span lang="EN-US">nlp_log_level 1<u></u><u></u></span></li><li class="m_-2534463534980016590MsoListParagraph" style="margin-left:0cm"><span lang="EN-US">redcost_bt no<u></u><u></u></span></li><li class="m_-2534463534980016590MsoListParagraph" style="margin-left:0cm"><span lang="EN-US">optimality_bt no<u></u><u></u></span></li><li class="m_-2534463534980016590MsoListParagraph" style="margin-left:0cm"><span lang="EN-US">aggressive_fbbt no<u></u><u></u></span></li><li class="m_-2534463534980016590MsoListParagraph" style="margin-left:0cm"><span lang="EN-US">feas_tolerance 1e-4<u></u><u></u></span></li></ul>
<p class="MsoNormal"><span lang="EN-US"><u></u> <u></u></span></p>
<p class="MsoNormal"><span lang="EN-US">I do not really understand the output, but I think the cbc does not really proceed to a lower  depth of the BB. In the appendix I have the output of the solver and my couenne.opt. When anyone needs my model please don’t
 hesitate to ask. <u></u><u></u></span></p>
<p class="MsoNormal"><span lang="EN-US"><u></u> <u></u></span></p>
<p class="MsoNormal"><span lang="EN-US">Thanks<span class="HOEnZb"><font color="#888888"><u></u><u></u></font></span></span></p><span class="HOEnZb"><font color="#888888">
<p class="MsoNormal"><span lang="EN-US">Jan<u></u><u></u></span></p>
<p class="MsoNormal"><span lang="EN-US"><u></u> <u></u></span></p>
</font></span></div>
</div>

<br>______________________________<wbr>_________________<br>
Couenne mailing list<br>
<a href="mailto:Couenne@list.coin-or.org">Couenne@list.coin-or.org</a><br>
<a href="https://list.coin-or.org/mailman/listinfo/couenne" rel="noreferrer" target="_blank">https://list.coin-or.org/<wbr>mailman/listinfo/couenne</a><br></blockquote></div><br></div>