<div dir="ltr"><div><div><div><div><div>Hello Martin and Gerarld,<br><br></div>Thanks for your valuable ideas. I've done your suggestions without almost any changes:<br><br>About Martin's:<br><br>1. I've check over again my reduced cost computation. <br>
2. I changed the floating point check for the reduced cost. Now I use <br>
   if( SCIPisNegative(<span class="">scip</span>, redcost) ) instead of if( redcost < 0? )<br></div>3. I was using CPLEX 12.5 as the LP solver. I installed Soplex 2.0.0, however some (not the same) columns are still repeated.<br>
<br></div>About Gerald's :<br><br>1. The initial flag of the variables in the initial RMP is now TRUE.<br></div><div>2. I have changed to SCIPchgVarUbLazy(<span class="">scip</span>, var, 1.0) for all the binary variables (the initials and the new ones generated by the pricing routine). After doing this, for my proof (and small) instance, I got only 1 repeated variable instead of 57 !!! Unfortunately, for larger instances, there are still generated a lot of repeated columns. <br>
</div><div><br></div>My question about printing "t_" on the initial variables was mainly to discard the idea of acceding to transformed values/data. <br><br></div><div>Let me give you more details about my problem. I'm working on a RMP obtained by discarding some sets of constraints from an original problem I am studying. I have 2 sets of variables, the first ones are declared as binary, and the seconds as integer. The RMP contains all the necessary integer variables but only a few amount of the binary . To generate new columns to add to the RMP, I solve a pricing problem taking into account the constraints I've dropped before. Of course, I use the dual values of the RMP as input data for the objective function coefficients of the pricing problem. When the pricing problem gives me a column that already exists in the RMP (initial or previously generated), I check the LP solution (actually confirmed as optimal) and I get that, for the repeated variable, the
    reduced cost is negative and the LP value is 0. In fact, the reduced cost value is equal to the objective function of the pricing problem!!! So, I hardly doubt about any mistake on the computation of the pricing problem. Because all the generated variables are binary, the lower and upper bounds are 0.0 and 1.0 ( I have already set the lazy upper bound as 1.0 as suggested ).  I can't not understand how an optimal LP solution contains a variable with this values. That is the reason of my previous idea of acceding to transformed data. A quite interesting issue is that, in some cases, the variable is gets FALSE when I look for SCIPvarIsInLP(). How is possible for a variable that is not in the LP problem to contain such LP and reduced cost values? Even that your comment about branching was focus on variables with upper bound = 0, now I am thinking that maybe the branching rule is somehow forbidding some of the variables. How can I check this behaviour?  I do not use any special rule for the branching. All the branching procedure is set as default.<br>
<br><br><br></div><div>Thank you in advance,<br></div><div class="gmail_extra">   <br></div><div class="gmail_extra">Best regards,<br><br></div><div class="gmail_extra">---<br>Cristina Nuñez<br>
</div></div>