linear-programming

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我有一個線性規劃問題，我試圖從大量的二進制資源中選擇優化值，基本上是一個揹包問題。我遇到的問題是不同的資源具有共同的特徵，我想確保我的最終解決方案具有0或2個具有特定特徵的資源。有什麼辦法可以做到這一點？儘管大量搜索，我還是無法想象或找到一個。在我的數據中，決策變量是資源，約束是這些資源的特徵。請看下面的代碼： library(lpSolve) const_mat_so<-matrix(c(

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不同利率的混合整數方案

我目前堅持使用MIP計劃，其中利率i是基於爲住房計劃A生產的單位數量。如果計劃出售的A房屋數量最多在所有四種類型中，然後i = 1。如果出售的計劃A房屋的數量是第二高的，那麼i = 2等等直到i = 4。利率基本上是2i％。不確定如何添加代表計劃房屋位置的約束條件，並在目標函數中實施正確的利率。目標函數使總利潤最大化（例如50,000A + 40,000B + 70,000C + 80,000D）

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如果在整數條件編程

我解決整數規劃問題的條件如果A = 0，則B = 0，否則，B = 1 其中a爲整數，而b爲二進制我查看了類似於此的前一個問題，但找不到解決方案。請幫忙在整數規劃中爲上述條件定義約束方程。

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If-Then-ElseIf-Then在混合整數線性規劃

我試圖在Python的PuLP中構造If-Then-Else-If ...條件。我看過MIP中的If-Then和If-Then-Else。但是，我想了解如何將選擇進一步傳播到下一組約束以及如何處理2個以上的決策分支。爲了解釋，考慮在image shown here所示的條件限制： x和y是我的決定變量。基本上，這個讀作： if x=0: C2>0 elif x=1: C10>0 eli

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在R中使用lpsolve進行線性編程

我在使用lpsolve包來解決R中的線性編程問題。這裏的問題是：下面是重複的例子，在R上的樣本： library("lpSolve") a <- matrix(c(1,2,5, 1/2,1,3, 1/5,1/3,1),nrow=3,byrow=T) # f.obj <- c(1,0,0,0) f.con <- matrix (c( 1,1,-

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是用於實現優化算法的混合整數線性規劃（例如遺傳或粒子羣）

我正在學習用於自動分組用戶的優化算法。然而，我對這些算法完全陌生，因爲我回顧了相關文獻，所以我聽說過它們。另外，在其中一篇文章中，作者使用Integer Programming實現了他們自己的算法（基於他們自己的邏輯）（這是我對IP的瞭解）。我想知道是否需要使用混合整數線性規劃實現基因/粒子羣（或任何其他優化）算法，或者這只是其中一個選項。最後，我需要建立一個基於網絡的系統來自動分組用戶。我感謝

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如何讓用戶輸入我可以在python中使用的公式？

我想讓用戶輸入一個我可以在Python中使用的公式。我如何修改允許我這樣做的raw_input公式？目前，我有這個在我的代碼： consts = list() nconst = int(input("How many constraints would you like to add? ")) for i in range(nconst): const = input("Const

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gurobi的軟約束

我有一些LP問題，有一些硬約束和一些軟約束。我知道鬆弛變量可以用來模擬軟約束（在軟約束中增加鬆弛變量並且對目標函數有一個懲罰）。但是這增加了我的LP中的變量數量。是否有任何其他方式在gurobi中添加軟約束？

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從部分解決方案開始時，gurobi會做最小變化（最小擾動）嗎？

我知道在gurobi中，我可以從最初的解決方案入手。即解決在使用 m.optimize() 的模型M的唱片之後，我可以改變一些制約因素，要麼使用 m.reset() m.optimize() 找到從無到有的LP新的解決方案，還是直接致電 m.optimize() 從最初的解決方案中找到一個新的解決方案。我的問題是，當gurobi從最初的解決方案開始時，它是否會對獲得新解決方

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如何解決線性規劃問題，使用JOptimizer Java API提供備選最優解決方案？

我要解決的問題是： /** Maximize 4x+3Y * Subject to * 8x+6y <= 25 * 3x+4y <= 15 * x,y >= 0 */ 理論上這個問題的最佳LP解決方案具有無限＃。所有需要的庫，在我的谷歌提供的依賴關係驅動： https://drive.google.com/file/d/0B84k1fZRHSMdak00TjZKNXBKSFU/vi