linear-programming

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matlab運行所有linprog algortithms（是否有算法的matlab列表？）

Matlab提供了多種求解線性程序的算法。例如，Matlab R2012b提供了：'活動集'，'信賴區域反射'，'內部點'，'內部點凸面'，'levenberg-marquardt'，'可信區域狗腿'，' lm-line-search'或'sqp'。但是其他版本的Matlab支持不同的算法。我想運行用戶Matlab-Version支持的所有算法的循環。我希望他們按照Matlab的推薦順序進行

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Scipy.linprog的Gurobi風格模型構建？

我想比較Gurobi和Scipy的線性編程工具，比如linprog。 SciPy的要求來指定一個問題，同時Gurobi就像here這樣 m = Model() m.addVar(...) %for variables m.addConstr(..>) %for constraints m.update() %for updating the model m.optimize % for o

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如何用Gurobi在Python中實現這個約束？

我已經表達如下，我想知道如果你能幫助我正式作爲ILP的約束，以便通過Gurobi優化器（Python）的解決： FORALL的情況下（Y），FORALL（j併購），forall（x in X）： IF r [x] [y] = 1且c [y，j] = 1 THEN p [x，a] = 1，forall（a in {U [j] ,. ...，W [j] - 1}）其中： r [x] [y]，c [y

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資源管理線性規劃

我有一個簡單的問題需要解決。我需要將資源分配給三個項目，以便使資源效率最大化。我需要一些幫助來制定目標函數中的問題。問題的更多細節：所有的項目將持續18周。下面的三個列表定義資源在18周（18×5 = 90天）在3個項目 Project_One = [32 14 30 12 23 27 12 21 32 12 20 29 15 20 15 17 15 11] Project_Two = [

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LPSolve與R - 多個數據集作爲輸入

我正在使用LPSolve與R和我的輸入數據是在多個CSV文件的形式，每個文件都有一個表。的表2中提及以下：說明有關約束的 - 有從每個生產家發起總流出從生產工藝路線房子=源自它的路線的總和（路線容積）製作公司合計流出< =生產能力路線卷本身就是一個決策變量取決於在這個崗位未提到的其他變量約束的數學表達式如下： `Production Total Outflow = ∑(Route Vol

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即使存在解決方案，scipy.optimize.linprog也找不到解決方案

我正在用Python 2.7.12和Numpy 1.11.0嘗試以下代碼。 import numpy as np from scipy.optimize import linprog A = np.matrix([[1,0,0,1], [0, 1, 0 ,1], [0, 1, 1, 0]]) c = np.zeros(A.shape[1]) res = linprog(c,A_eq =

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連續變量塊在混合整數線性編程中具有相同的值

我試圖對一個系統組件的操作進行建模，該組件將有兩種操作模式，我們稱它們爲1和2，再加上空閒模式0 怠速沒有限制，但每個操作模式將持續正好3個時間序列點，所以x_ {i} = 1意味着x_ {i + 1} = x_ {i + 2} = 1（無法發佈圖像，請使用下面的方程中的鏈接） operation mode 1 同樣適用於操作模式2 例如。 011102220是有效的，但是01110220不是。

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線性規劃SciPy的

目的： maximize :((((alpha1*5000)+(alpha2*0.49431))-5000) + (((alpha1*5000)+(alpha2*0.49431))-0.49431)) constarints： mod(alpha) <= 1 代碼： from scipy.optimize import minimize alpha = [0,0];v1 = 5000

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將旋轉功能添加到Doolittle算法

到目前爲止，我有用於LU分解的此代碼。它需要一個輸入數組，並返回下三角矩陣和上三角矩陣。 void LUFactorization (int d, const double*S, double*L, double*U) { for(int k = 0; k < d; ++k){ if ( for(int j = k; j < d; ++j){ doub

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MATLAB：在[-1,1]中找到具有未知係數的一階多項式x，y的可行區域的有效方法

正如在標題中一樣，在MATLAB中，我需要可行區域（所有可行解的界限）的 x_0 + x_1 e_1 + ... + x_n e_n 和 y_0 + y_1 e_1 + ... + y_n e_n 其中所有未知e_i是在區間[-1, 1]。我寧願解決方案不依賴於非標準的第三方功能。下面是我的快速和骯髒的嘗試，但複雜性增長O（2^n），其中n是e_i的數量。有什麼想法嗎？ x0 = 3;